最近看文献经常在统计方法中看到,查阅了相关资料,进行初步说明。这里先做个标记,以后再查详细资料补充。
bootstrap analyses 可以网上译名很多,有靴值分析、拔靴设计、自展分析等。
总的来说,Bootstrap analysis是一种统计学方法,计算的基本方法是:
过程理解:
将已经建立的所有样本看作一个总体,然后随机重新取样,代替原有的数据。样本数越大,结果也就更精准。从而重建一系列与原数据同样大小的‘鞋带’式取样数据,一般重复500或1000次。
作用:
本质上,bootstrap用于检验由样本得到的统计量的可信度。如果一个来自正态总体的样本S,我们可以根据它计算出u和sigma,而用bootstrap可以估计出u和sigma的可信度。
ps: bootstrap 几乎适用于任何统计分布
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