发布网友 发布时间:2022-05-06 02:43
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热心网友 时间:2022-05-12 11:40
bootstrap重抽样对样本量没有要求。Bootstrap再抽样方法扩大样本量,即在传统的数理统计基础上进行统计模拟,随着计算机技术的迅猛发展,这一技术已经渗透到许多科学领域,解决了无法采集到大样本的难题。
bootstrap重抽样的特点
Bootstrap方法是一种计算机模拟方法它处理的是实际中可能发生的,但需要大样本来求出的统计量一般的统计推断都是基于一个分布,诸如正态分布但数据分布未知时或者存在异常值,样本量太小的时候统计推断的结果可信度不高,这时候用bootstrap方法将是一个很不错的选择。
Bootstrap过程的机制是首先有一个实际观测到的数据集称之为原始数据集,它含有n个观查单位,从这个数据集中有放回地随机抽取t个组成一个新样本,称之为Bootstrap样本,随机抽样中原始数据集中的每个观察单位每次被抽到的概率相等。