調査教育・研究統計モデリング担当

階層モデルの事前予測で生成データと実務上の範囲を点検する

モデルの事前分布から生成したデータを想定範囲・制約と照合し、極端値・不可能値・群間構造の問題を分析前に示すための入力、手順、確認点をまとめます。

目安時間：35分難易度：上級アプリ：指定なし

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PURPOSE

このプロンプトでできること

PREPARE

用意する情報

モデル式、階層構造、事前分布、変数単位、想定可能範囲、構造制約、サンプル設計、事前予測シミュレーション出力。実データは必要に応じて匿名化してください。

WORKFLOW

使い方

必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。

AI INSTRUCTION

AIへの指示文

コピー用

入力欄を埋めてから利用してください。

モデルの事前分布から生成したデータを想定範囲・制約と照合し、極端値・不可能値・群間構造の問題を分析前に示す。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。
【入力】
モデル式、階層構造、事前分布、変数単位、想定可能範囲、構造制約、サンプル設計、事前予測シミュレーション出力

【素材】
[匿名化した情報を貼り付け]

次の制約を守ってください。
観測データを見た後の推定と混同せず、実務上の範囲・単位・制約を領域担当者と照合してください。
不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。
パラメータ／生成値の範囲／制約違反割合／群間差／事前仮定の懸念／再検討候補

コピー操作はこのブラウザー内で行います

EXAMPLE

入力例と出力例

入力例（説明用）

合成例／所要日数の事前予測に負値が5%／業務上の下限=0日

出力例（説明用）

【説明用の合成例】
負の所要日数が生成値の5%に含まれる。モデル適用前に分布形と下限制約を確認し、事前分布を自動変更しない。

TIPS

使うときのコツ

観測データを見た後の推定と混同せず、実務上の範囲・単位・制約を領域担当者と照合してください。不明点は推測せず、確認事項として分けてください。

使う前に確認してください

結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。