欢同学2023-05-15 12:08:21
欢同学亲爱的老师，麻烦讲一下bootstrap到底用来干嘛？数据分布要求等？已经好几个同学说考到了，但课件上很简单很简单。要不你告诉我去哪儿翻也行，我自己去看看，如果老师好心人帮我总结一下更好
回答（1）
Lucia2023-05-15 15:59:46
Lucia同学你好
Bootstrap方法的主要目的是通过模拟从总体中独立抽取样本，从而推断样本统计量的分布特性，而无需对总体分布做出明确的假设。它可以应用于各种统计分析，如估计参数的置信区间、计算标准误差、假设检验等。
Bootstrap方法的步骤如下：
1从原始数据集中有放回地抽取样本，形成一个与原始数据集相同大小的重抽样样本。
2对重抽样样本进行统计分析，例如计算平均值、中位数、相关系数等统计量。
3重复步骤1和2，通常重复大量次数（例如1,000次）以形成大量的统计量估计。
4使用得到的统计量估计构建抽样分布，进而计算置信区间、标准误差等。
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亲，第1个步骤，原来原始有1000个数，那我要反复抽，最后重抽样均值个数也要有1000个么？为什么一定要数量一样呢？再有第3步，那我岂不是从原始1000个里，搞出来了1000*1000个那么多的样本量？
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同学你好，这个就是bootstrap的抽样过程哈，可以自行了解一下
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