你好，
我將泊松分佈的負對數似然函數（所附 .jmp 檔案中的綠色突出顯示列）與觀察到的資料相匹配，並獲得 10 個未知參數的平均估計值（下面的螢幕截圖）。
我的問題是使用參數化方法來引導這 10 個參數。 jmp 中的一鍵「 bootstrap 」功能（右鍵單擊「估計」列後）為我提供了構建 95% CI 所需的 1000 組 10 個未知參數。然而，該函數使用非參數方法，而我想使用參數方法。我知道參數引導可以透過使用jmp中的一鍵「模擬」功能來完成。但是，我無法理解使用實驗設計（DOE）的 jmp 文件中範例中的步驟，尤其是必須交換一列的部分。我不知道如何建構一個適合我的負對數似然函數的切換列。我想得到1000組類似非參數方法的參數。
我可以使用任何其他指導來對負對數似然函數的參數估計進行參數引導嗎？我使用的是 JMP Pro 17.0.0。非常感謝您提前抽出時間並提供協助。
編輯 1（10 月 4 日）：我嘗試使用 Copilot 和 chatGPT 來獲取指導，但我仍然不知道如何自己解決問題。
編輯 2（10 月 4 日）：TLDR：如何使用解決方案視窗（螢幕截圖）中的「模擬」功能，該視窗包含使用泊松分佈後的負對數似然函數進行的參數估計？
編輯 3（10 月 7 日）：我嘗試製作一個列，其中包含具有隨機正態分量的預期值的公式。然後我在模擬功能期間使用該列進行切換。然而，這只給了我多個模擬樣本，這些樣本具有與我從損失函數擬合中獲得的相同參數估計值。
編輯 3（10 月 7 日）：我嘗試製作一個列，其中包含具有隨機正態分量的預期值的公式。然後我在模擬功能期間使用該列進行切換。然而，這只給了我多個模擬樣本，這些樣本具有與我從損失函數擬合中獲得的相同參數估計值。
