重抽样自举法(Bootstrap Method) 重抽样自举法是一种广泛用于统计推断和机器学习的非参数方法,主要用于估计统计量的分布。它通过对数据进行有放回的随机抽样,构造多个样本集,从而进行统计量的估计和置信区间的计算。 1. 核心思想 自举法的核心思想是用样本代替总体,通过在样本上进行多次有放回的随机抽样来模拟从总体...
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 实际中经常缺少作为测试集的数据,对此有很多方法根据可获得的训练数据估计测试错误率。在本节...
一、bootstrap重抽样方法的原理 bootstrap重抽样方法的核心思想是用有放回地抽样自助样本来近似原始总体。假设我们有一个由n个独立同分布的观测值构成的样本X={X1,X2,⋯,Xn}。可以使用自助抽样方法重复地从样本X中抽取n个观测值,将抽取的观测值放回样本中,这样每次抽样都是独立的。通过重复抽样得到B个自助样本...
Bootstrap重抽样方法是一种利用重复抽样来估计总体分布的非参数Monte Carlo方法。它通过从已有的样本中有放回地随机抽取多个样本(称为Bootstrap样本),来模拟从总体中抽样的过程,从而估计统计量的分布、构建置信区间和进行假设检验。 2. 阐述Bootstrap重抽样方法的基本原理 Bootstrap方法的基本原理是:通过从原始样本中有...
在自助法中，首先从原始样本中随机抽取样本，生成多个重抽样样本。这些样本在某种程度上反映了原始数据集的特征。然后，基于这些重抽样样本，计算模型参数的估计值。通过多次重复此过程，可以构建参数估计值的分布，进而估计其标准误差和置信区间。对于线性回归模型系数的精度，自助法通常能提供更准确的估计。这...
重抽样技术是一种基于样本的统计推断方法,其中的自助法(Bootstrap)是其中的一种常见技术。自助法通过从原始样本中进行有放回地抽样,生成多个新的数据集,再通过统计量的计算来估计总体参数或构建总体分布。这种方法的优势在于不需要对总体分布作出假设,而且能够通过大量的重复抽样来评估估计量的稳定性和置信区间。 自助...
重抽样方法，特别是自助法，对于线性回归模型系数的精度估计具有显著优势。它不依赖于常规线性回归模型的假设，如线性关系、随机干扰项的特定特性，以及数据分布的均匀性。以下是自助法的一些特点：1. 自助法通过重新抽样数据，每次选取一个不同的子集，来计算模型参数，这种方法不局限于常规的线性假设。这...
自助法(Bootstrap)利用样本的重抽样数据推断总体,常用于对抽样估计的准确性(标准误、置信区间和偏倚)进行估计。 当总体的分布未知,或存在离群点,或样本量过小,或者没有可供选择的参数方法时,自助法将是计算置信区间和假设检验的非常有用的方法。自助法从给定训练集中有...
自助法是一种特殊的重抽样方法,它的基本思想是从原始样本中有放回地随机抽取样本,形成与原始样本大小相同的新样本。自助法的原理是通过生成足够数量的新样本,来近似地模拟总体的分布情况。 自助法的应用十分广泛,特别适用于样本容量较小、总体分布不明确或非正态分布的情况。自助法通过生成多个样本,可以进行更多的统计...
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...