JMP® および JMP® Pro のシミュレーション手法、特に分数ランダム重みブートストラップに重点を置いたもの (EU 2018 418)レベル: パワー
ウィリアム・Q・ミーカー、アイオワ州立大学統計学教授、特別教授
クリス・ゴットウォルト、SAS JMP 統計研究開発ディレクター
このセッションでは、JMP によってシミュレーションベースの統計手法がいかに簡単に利用できるようになったか、いくつかの例を紹介します。まず信頼性の応用から始め、寿命分布プラットフォームと Fit Life By X プラットフォームでベイズ法を使用して、観測値が非常に少ない場合に、より正確な推論を得る方法を説明します。次に、JMP Pro のワンクリック ブートストラップをいくつかの使用例とともに紹介し、特に分数ランダム重みブートストラップに重点を置きます。
再サンプリングに基づく従来のブートストラップは、正確な方法が利用できないアプリケーションや、サンプル サイズが計算しやすい大規模サンプル近似法に頼るには十分でないアプリケーションで、信頼できる信頼区間を計算するために何十年も広く使用されてきました。
ただし、再サンプリング ブートストラップ法が使用できないアプリケーションも多数あります。これには、データが大量に打ち切られている状況、ロジスティック回帰で「成功」応答がまれなイベントである場合、または説明変数全体で成功と失敗の混合が限られている場合、およびパラメータの数が観測数に近い計画実験が含まれます。これら 3 つの状況に共通するのは、再サンプルのかなりの割合でモデル内のすべてのパラメータを推定することが不可能である可能性があるということです。分数ランダム重みブートストラップ法を使用すると、これらの問題を回避し、信頼できる信頼区間を提供できます。
次に、JMP Pro のシミュレーション機能を使用して検出力計算を行う方法を説明します。これにより、JMP 全体の多くの分析、特に結果が 2 値である計画実験の検出力計算が簡単になります。最後に、プロファイラの [バッグされた推定値の保存] オプションを使用して、ニューラル ネットワーク予測の信頼区間を取得する方法を説明します。
