Hallo,
Ich passe die negative Log-Likelihood-Funktion für eine Poisson-Verteilung (grün hervorgehobene Spalte in der angehängten .jmp-Datei ) an meine beobachteten Daten an und erhalte die Mittelwertschätzungen für 10 unbekannte Parameter (Screenshot unten).
Mein Problem ist das Bootstrapping dieser 10 Parameter mit der parametrischen Methode. Die Ein-Knopf-Funktion „ Bootstrap “ in jmp (nach Rechtsklick auf die Spalte „Schätzung“) gibt mir 1000 Sätze mit 10 unbekannten Parametern, die ich zum Erstellen des 95%-KI benötige. Diese Funktion verwendet jedoch die nichtparametrische Methode, und ich möchte die parametrische Methode verwenden. Mir ist bewusst, dass das parametrische Bootstrapping mit der Ein-Knopf-Funktion „ Simulieren “ in jmp durchgeführt werden kann. Ich konnte jedoch die Schritte im Beispiel aus der jmp-Dokumentation, die Design of Experiments (DOE) verwendet, nicht verstehen, insbesondere den Teil, in dem eine Spalte ausgetauscht werden muss. Ich weiß nicht, wie ich eine Spalte zum Austauschen konstruiere, die für meine Neg Log-Likelihood-Funktion geeignet ist. Ich möchte 1000 Parametersätze erhalten, die der nichtparametrischen Methode ähnlich sind.
Gibt es weitere Anleitungen, die ich zum parametrischen Bootstrapping für die Parameterschätzungen aus der Negative-Log-Likelihood-Funktion verwenden kann? Ich verwende JMP Pro 17.0.0. Vielen Dank im Voraus für Ihre Zeit und Hilfe.
Bearbeitung 1 (4. Okt.): Ich habe Copilot und chatGPT ausprobiert, um Hilfe zu erhalten, weiß aber immer noch nicht, wie ich das Problem selbst lösen kann.
Bearbeitung 2 (4. Okt.): TLDR: Wie verwende ich die Funktion „Simulieren“ im Lösungsfenster (Screenshot), das Parameterschätzungen aus der Verwendung der Funktion „Negative Log Likelihood“ nach einer Poisson-Verteilung enthält?
Bearbeitung 3 (7. Okt.): Ich habe versucht, eine Spalte zu erstellen, die die Formel für den erwarteten Wert mit einer zufälligen Normalkomponente enthält. Dann habe ich diese Spalte verwendet, um während der Simulationsfunktion einzuwechseln. Dadurch erhielt ich jedoch nur mehrere simulierte Stichproben mit denselben Parameterschätzungen, die ich aus der Anpassung der Verlustfunktion erhalten habe.
Bearbeitung 3 (7. Okt.): Ich habe versucht, eine Spalte zu erstellen, die die Formel für den erwarteten Wert mit einer zufälligen Normalkomponente enthält. Dann habe ich diese Spalte verwendet, um während der Simulationsfunktion einzuwechseln. Dadurch erhielt ich jedoch nur mehrere simulierte Stichproben mit denselben Parameterschätzungen, die ich aus der Anpassung der Verlustfunktion erhalten habe.
