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ElvinSun2022-03-04 14:30:05

在 bootstrapping 的这种重抽样方法下,要怎么计算新构成的样本的标准差?

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回答(1)

Jessica2022-03-04 15:54:44

同学你好
在bootstrapping中,它的步骤是这样的:
1.从总体中随机抽取n个数作为样本,把这个样本集(sample)视为“(新)总体”;
2.从(新)总体中,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n次;重复抽样形成第一个样本集1(样本容量和新总体相同,均为n)
3.不断重复第二步,形成B个样本集(样本1,样本2……样本B);
4.计算每一个样本集的均值X ̅i(共B个),并计算所有B个样本均值的均值E(X ̅i)。
5.计算B个样本均值的标准差,即估计量的标准误:(公式见下图)

从上述过程看出:从总体中抽取得到的sample 当做一个新的总体,那么sample mean就是样本,对样本求标准差,带入的是样本方差的计算公式然后开根号即可,计算出的就是题目要求解的答案。
这里用的名字,standard error 比较有迷惑性。但它实际上计算的是样本的标准差,所以运用的是样本方差的计算公式开根号即可。
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评论
追问
可是标准误不是标准差除开根号的n吗?
追答
同学你好 是的,样本均值的标准差,又称标准误。对于标准误,它的公式是:样本的标准差/根号n。 但是在bootstrapping中,重新把样本定义成了新的“总体”,所以此时的样本均值就被定义成了“样本”,对于样本数据求标准差,运用的是样本的标准差公式,而不再是标准误的公式。

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