bootstrapping中文 Bootstrapping算法

bootstrapping中文 Bootstrapping算法
对于一个采样,我们只能计算出某个统计量,例如均值,的一个取值,无法知道均值统计量的分布情况。但是通过自助法我们可以模拟出均值统计量的近似分布。有了分布很多事情就可以做了。

bootstrapping方法的实现很简单,假设你抽取的样本大小为n:

在原样本中有放回的抽样,抽取n次形成一个新的样本,重复这样的操作,形成很多新样本,通过这些样本就可以计算出样本的一个分布。新样本的数量多少合适呢?大概1000就差不多行了,如果计算成本很小,或者对精度要求比较高,就增加新样本的数量。

最后这种方法的准确性和什么有关呢?这个我还不是清楚,猜测是和原样本的大小n,和Bootstrapping产生的新样本的数量有关系,越大的话越是精确,更详细的就不清楚了,想知道话做个搞几个已知的分布做做实验应该就清楚了。

  

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