bootstrap數據是什麼意思
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並被再次添加到訓練集中。自助法由Bradley Efron於1979年在“Annals of Statistics”上發表。當樣本來自總體,能以正態分佈來描述,其抽樣分佈爲正態分佈。
Bootstrap的思想,是生成一系列bootstrap僞樣本,每個樣本是初始數據有放回抽樣。通過對僞樣本的計算,獲得統計量的分佈。例如,要進行1000次bootstrap,求平均值的置信區間,可以對每個僞樣本計算平均值。這樣就獲得了1000個平均值。對着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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