分数ランダムウェイトブートストラップを特に重視したJMP®およびJMP®Proのシミュレーション手法（EU 2018 418）レベル：パワー
William Q. Meeker、統計学教授およびアイオワ州立大学優秀教授
SASの統計研究開発担当JMPディレクター、Chris Gotwalt氏
このセッションでは、JMPがシミュレーションベースの統計手法を簡単に利用できるようにした例をいくつか紹介します。Life Distribution PlatformおよびFit Life By Xプラットフォームでベイジアン手法を使用した観測が非常に少ない場合に、信頼性アプリケーションから始めて、より洗練された推論を取得する方法を示します。次に、JMP Proで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ます。フラクショナルランダムウェイトブートストラップに特に重点を置いています。
リサンプリングに基づく古典的なブートストラップは、正確な方法が利用できない場合やサンプルサイズが計算が簡単な大標本近似法に頼るほど十分に大きくない場合のアプリケーションの信頼性のある信頼区間の計算に広く使用されています。
しかしながら、再標本化ブートストラップ法が使用できない多くの応用がある。これには、データが大幅に検閲されている状況が含まれます。「成功」応答がまれなイベントである場合、または説明変数間で成功と失敗の混合が制限されている場合のロジスティック回帰。そして、パラメータの数が観測の数に近い実験を計画しました。これら3つの状況が共通しているのは、モデル内のすべてのパラメータを推定することが、リサンプルのかなりの部分で不可能である可能性があるということです。フラクショナルランダムウェイトブートストラップ法は、これらの問題を回避し、信頼できる信頼区間を提供するために使用できます。
次に、JMP ProのSimulate Featureを使用して電力計算を行う方法を説明します。これにより、JMP全体で多くの分析、特に結果がバイナリになるように設計された実験のためのべき乗計算を行うことが簡単になります。最後に、プロファイラーの[Bagged Estimatesを保存]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示します。
