邹同学2021-11-20 16:03:26
邹同学还有bootstrap对比MC的优势是什么呢 两个知识点可以详细列一下吗
回答（1）
Adam2021-11-22 14:24:21
Adam同学你好，
蒙特卡洛模拟可以理解为纯粹的模拟,给定参数后,所有模拟出来的数据都不是真实的,都是给定约束的前提下的随机算法生成。
而BOOTSTRAP方法一般是有放回的抽样,是基于真实数据,采用随机重复抽样的方法,起到增大样本量的效果,同时也保证了样本抽取的随机性,所以一般是在问卷分析,回归分析,结构方程等社科领域中验证显著性的稳健性。同时在机器学习中也有一定的应用,也可以采用此方法处理非平衡样本。
同时蒙特卡洛和BOOTSTRAP在一些场景下,都是为了敏感性分析,且在给定特定限制条件下,蒙特卡洛方法模拟出的数据可以做到和已知样本存在较强的相似性,实现BOOTSTRAP的等价效果,反过来BOOTSTRAP较难实现蒙特卡洛的特定效果。
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bootst 需不需要假设 他的优点是不需要假设对吗
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同学你好，bootstap不需要假设。
每种方法都有它的适用范围，没有谁好谁不好一说，正确使用所有方法都是好方法。
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