HuangJingDe2022-02-19 13:21:53
HuangJingDe请问：这个samplesize是5，每次抽出来只有abcde五种可能吗？比如要估计10个人的平均身高，样本容量选择n=3，那么BS1为164,163,180，而BS2很可能就不是这几个身高。
回答（1）
Jessica2022-02-19 14:48:11
Jessica同学你好
想确认一下，你具体问的是哪种抽样方法呀？
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重抽样 resampling。
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同学你好
1）在resampling下的bootstrapping（自助法）：
它的步骤是：先从总体中随机抽取出一个样本作为sample，假设是（abcde），那么sample size是5。
然后在从这个sample中重复抽取形成新的样本集：即抽取第一个样本后放回，再抽取第二个再放回，以此类推，重复5次 ，重复抽样形成第一个样本集1，它的样本容量和sample是一样的，都是5。最后产生的结果可能是aaaaa，也可能是ababb等等，都是可能的。
2）同样，如果运用 bootstrapping 要估计10个人的平均身高：首先，从总体10人中随机抽取3个人作为样本，那么这3个人的身高就会形成一个新的样本sample，之后的重复抽样都是在这3个人中进行重复抽样产生新的样本集的，所以抽样产生的身高数据一定是来自于这3个人，不可能是其他数值的哈。
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为什么是在第一次抽取的样本集里面重复抽？这样的意义在哪里 如果第一次抽的样本有问题，那后续岂不是没意义？ 比如抽班里50位同学的平均身高，第一次样本量是3人而且抽到的都是班里面最高的同学，那么你重复在这3个人里面抽来抽去，都是误差很大的。 不懂为什么不是在总样本里面重新抽3位，麻烦请解释一下。
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同学你好
自助法的意义是，在已知有限的样本数据的情况下，经过多次重复抽样，能够扩大样本集，进而使得估计结果更加准确。也就是说，新的样本集sample就来之不易，在无法更够做到从总体中抽样时，可以利用现有的有效的这个样本集对总体进行准确的估计。
当然，如果能够在总体中实现其他抽样的话，就不再需要运用这个抽样方法了哈。
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