【Bootstrap值 bootstrap數據是什么意思】bootstrap數據指的是:有放回地從總共N個樣本中抽樣n個樣本 。
在統計學中 , bootstrap即自助法 , 是一種從給定訓練集中有放回的均勻抽樣 , 也就是說 , 每當選中一個樣本 , 它等可能地被再次選中并被再次添加到訓練集中 。自助法由Bradley Efron于1979年在“Annals of Statistics”上發表 。當樣本來自總體 , 能以正態分布來描述 , 其抽樣分布為正態分布 。
Bootstrap的思想 , 是生成一系列bootstrap偽樣本 , 每個樣本是初始數據有放回抽樣 。通過對偽樣本的計算 , 獲得統計量的分布 。例如 , 要進行1000次bootstrap , 求平均值的置信區間 , 可以對每個偽樣本計算平均值 。這樣就獲得了1000個平均值 。對著1000個平均值的分位數進行計算 , 即可獲得置信區間 。
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