这两种方法是从实证数据(已经可以拿到的数据)中进行再抽样,获得抽样信息,进行推断。即Jackknife和Bootstrap。杰克刀这种分布怎么来的:用n个舍去一个重抽样的估计量得到的,常用在方差估计;自助法这种分布怎么来的:基于多次独立同分布的有放回抽样形成的多个样本来的,有很多变种,例如参数抽样和残差抽样,常用在方差估计...
重抽样(resampling)在统计分析中主要用于以下几个方面:1.使用样本数据的子集(刀切法)或者样本的有放回抽样(自助法)估计样本统计量(如中位数、方差、分位数等)的精度;2.在进行显著性检验时交换数据的标签(称为置换检验,或精确检验、随机化检验、重随机化检验);3.使...
统计学习导论ISLR | 第4讲-重抽样方法mp.weixin.qq.com/s/yhRsjVLBfWw9YxHih1Jiog 重抽样方法(resampling methods)通过反复从训练集中抽取样本,然后对每一个样本重新拟合模型,来获取关于拟合模型的附加信息。 最常使用的重抽样方法有两个:交叉验证法(cross-validation)和自助法(bootstrap)。 1. 交叉验证法...
所谓重抽样,就是指有放回的抽取,即一个观测有可能被重复抽取多次。 本质上,Bootstrap方法,就是将一次的估计过程,重复上千次上万次,从而便得到了上千个甚至上万个的估计值,于是利用重复多次得到的估计值,我们就可以估计其均值、标准差、中位数等;尤其当有些估计量的理论分布很难证明时,可以利用Bootstrap方法进行...
一、常见的重抽样技术 1.随机排列抽样 随机排列抽样是常见的重抽样方法,其基本思路是通过随机打乱数据的顺序,得到一个新的数据集样本,从而可以利用这个新样本进行后续的分析。随机排列抽样主要包括两种形式:置换抽样和非置换抽样。置换抽样是指从原始数据中有放回地随机选取一个样本并将其值记录后,重新放回到原始数据...
重抽样技术指的是从样本中随机抽取数据,并将这些数据作为新的样本。重抽样技术的目的是为了利用已有的数据集来进一步分析,以发掘出更多的信息。在数据分析领域,重抽样技术被广泛应用,尤其是在统计学和机器学习领域中。 重抽样技术的应用 重抽样技术可以在多个领域中应用,下面我们来看一些常见的应用场景: 1.样本大小调...
一、重抽样方法的意义 重抽样方法是一种通过从已有的样本中多次抽取新的样本,来研究总体特征的统计学方法。它的意义在于通过模拟多次抽样,可以更加准确地估计总体参数、评估统计模型的性能以及进行假设检验。重抽样方法的核心思想是“重复抽样,反复计算”,通过多次模拟实验来获得更可靠的结果。 二、常见的重抽样方法及其...
通常大家在做临床预测模型或者机器学习时,首先就是要划分数据,比如训练集/测试集划分、内部验证/外部验证,这些都属于重抽样技术。 重抽样技术大家应该都不陌生,比如常用的K折交叉验证、bootstrap、训练集/测试集划分,等,都属于重抽样技术。 它的基本思想是:对于一个数据集,先用其中一部分训练模型,然后用剩余的数据...
根据中心极限定理,重抽样可以针对非正态分布的数据做检验,重抽样分为自助法、置换检验两种。(面向数据科学家的实用统计学3.3) 1.自助法(bootstrap sample) 有放回地从原始样本中抽样。如使用自助法对规模为n的样本做均重值抽样: (1)抽样一个样本值,记录后放回总体; ...