안녕하세요,
저는 포아송 분포에 대한 음의 로그 가능도 함수( 첨부된 .jmp 파일 의 녹색으로 강조된 열)를 관찰 데이터에 적용하고 10개의 알려지지 않은 매개변수에 대한 평균 추정치를 얻었습니다(아래 스크린샷).
제 문제는 매개변수적 방법을 사용하여 이 10개 매개변수를 부트스트래핑하는 것입니다. jmp의 원버튼 " 부트스트랩 " 함수(열 "추정"을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭한 후)는 95% CI를 구성하는 데 필요한 10개의 알려지지 않은 매개변수 1000개 세트를 제공합니다. 그러나 해당 함수는 비모수적 방법을 사용하고 있으며 매개변수적 방법을 사용하고 싶습니다. 매개변수적 부트스트랩은 jmp의 원버튼 " 시뮬레이션 " 함수를 사용하여 수행할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 실험 계획(DOE)을 사용하는 jmp 설명서의 예제에서 단계를 이해할 수 없었으며, 특히 한 열을 바꿔야 하는 부분을 이해할 수 없었습니다. 음수 로그 가능도 함수에 적합한 열을 구성하는 방법을 모르겠습니다. 비모수적 방법과 유사한 매개변수 1000개 세트를 얻고 싶습니다.
Negative Log 가능도 함수의 매개변수 추정치에 대한 매개변수 부트스트래핑을 수행하는 데 사용할 수 있는 추가 지침이 있습니까? 저는 JMP Pro 17.0.0을 사용하고 있습니다. 미리 시간과 도움을 주셔서 감사합니다.
편집 1(10월 4일): Copilot과 chatGPT를 사용해 지침을 얻으려고 했지만, 여전히 문제를 직접 해결하는 방법을 모르겠습니다.
편집 2(10월 4일): 요약: 포아송 분포를 따르는 음수 로그 가능도 함수를 사용하여 매개변수 추정치를 포함하는 솔루션 창(스크린샷)에서 "시뮬레이션" 기능을 어떻게 사용합니까?
편집 3(10월 7일): 예상 값에 대한 공식을 랜덤 정규 구성 요소와 함께 포함하는 열을 만들어보았습니다. 그런 다음 해당 열을 사용하여 시뮬레이트 기능 중에 전환했습니다. 그러나 이렇게 하면 손실 함수 피팅에서 얻은 동일한 매개변수 추정치를 가진 여러 시뮬레이트 샘플만 제공되었습니다.
편집 3(10월 7일): 예상 값에 대한 공식을 랜덤 정규 구성 요소와 함께 포함하는 열을 만들어보았습니다. 그런 다음 해당 열을 사용하여 시뮬레이트 기능 중에 전환했습니다. 그러나 이렇게 하면 손실 함수 피팅에서 얻은 동일한 매개변수 추정치를 가진 여러 시뮬레이트 샘플만 제공되었습니다.
