bootstrap方法如何操作,用什么软件
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一般在没有总体的正态分布假设时、且样本也很小,不足以对总体做出推断。
假设这组很小的样本对总体有代表性,最一般的步骤是:
从样本中有放回地抽取一组新样本,样本量和原来的相同。
抽出这样的样本B次。
对B个样本计算统计量,并计算B个统计量的均值作为总体的估计。
还有很多其他的扩展,比如每组样本量和原来不同,B的选择等等。理解了步骤后就会发现其想法非常简单,所以什么软件都能操作。
R中一般用sample(x, size, replace=TRUE)来抽样,x是原样本,size是每组样本量,replace=TRUE即为有放回的抽样。
假设这组很小的样本对总体有代表性,最一般的步骤是:
从样本中有放回地抽取一组新样本,样本量和原来的相同。
抽出这样的样本B次。
对B个样本计算统计量,并计算B个统计量的均值作为总体的估计。
还有很多其他的扩展,比如每组样本量和原来不同,B的选择等等。理解了步骤后就会发现其想法非常简单,所以什么软件都能操作。
R中一般用sample(x, size, replace=TRUE)来抽样,x是原样本,size是每组样本量,replace=TRUE即为有放回的抽样。
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