你好，
我将泊松分布的负对数似然函数（附加的 .jmp 文件中的绿色突出显示列）拟合到我的观察数据，并得到 10 个未知参数的平均估计值（下面的屏幕截图）。
我的问题是使用参数方法引导这 10 个参数。jmp 中的一键式“引导”功能（右键单击“估计”列后）为我提供了构建 95% CI 所需的 1000 组 10 个未知参数。但是该函数使用非参数方法，而我想使用参数方法。我知道可以使用 jmp 中的一键式“模拟”功能完成参数引导。但是，我无法理解 jmp 文档中使用实验设计 (DOE) 的示例中的步骤，尤其是必须交换一列的部分。我不知道如何构建适合我的负对数似然函数的切换列。我想获得 1000 组类似于非参数方法的参数。
是否有任何其他指导可用于对负对数似然函数的参数估计进行参数引导？我正在使用 JMP Pro 17.0.0。非常感谢您的时间和帮助。
编辑 1（10 月 4 日）：我尝试使用 Copilot 和 chatGPT 来获取指导，但我仍然不知道如何自己解决问题。
编辑 2（10 月 4 日）：TLDR：如何使用解决方案窗口（屏幕截图）中的“模拟”功能，该功能包含使用遵循泊松分布的负对数似然函数的参数估计？
编辑 3（10 月 7 日）：我尝试制作一个包含具有随机正态分量的预期值公式的列。然后我使用该列在模拟函数期间进行切换。然而，这只给了我多个模拟样本，这些样本的参数估计值与我从损失函数拟合中获得的参数估计值相同。
编辑 3（10 月 7 日）：我尝试制作一个包含具有随机正态分量的预期值公式的列。然后我使用该列在模拟函数期间进行切换。然而，这只给了我多个模拟样本，这些样本的参数估计值与我从损失函数拟合中获得的参数估计值相同。
