当样本来自总体,能以正态分布来描述,其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution);但当样本来自的总体无法以正态分布来描述,则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random sampling with replacement)。对于小数据集,自助法效果很好。 最常用的一种Bootstrap自助法,假设给定的...
bagging是有放回的随机抽样方式(random sampling with replacement),其中应用最为广泛的是boostrap 传统统计推断的方式建立在理想的模型与假设基础上,不适用于小样本且整体分布未知的情况,bootstrap为解决这一问题而发明,boostrap的假设是小样本潜在包含推断真实分布所需要的信息, ...
我觉得Bootstrap核心在于通过有重复的重抽样对于一次观测的复现。要注意有重复的抽样(sampling with replac...
其中的再抽样是有返还的抽样(sampling with replacement)方式。假定有n个观察值,自助样本可按如下步骤获得: ①将每一观察值写在纸签上; ②将所有纸签放在一个盒子中; ③混匀。抽取一个纸签,记下其上的观察值; ④放回盒子中,混匀,重新抽取; ⑤重复步骤③和④n次,便可得到一个自助样本。重复上述抽样过程B...
当样本来自总体,能以正态分布来描述,其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution);但当样本来自的总体无法以正态分布来描述,则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random sampling with replacement)。对于小数据集,自助法效果很好。
其基本思路如下: (1) 采用再抽样技术(有返还的抽样(sampling with replacement)方式)从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样; (2) 根据抽出的样本计算给定的统计量T; (3) 重复上述N次(一般大于1000),得到N个统计量T; (4) 计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量的方差。
上述过程称为bootstrap resampling with replacement。再第一章使用了resampling来模拟sampling variation,但是这一章的只有1一个样本。 来自35个resampling 的直方图分布叫做bootstrap distribution,自举分布,和sampling distribution大致相同,形状和范围上。后面可以用自举分布来计算sampling variation的对估计的影响, 典型的叫做...
采用随机可置换抽样（random sampling with replacement）。对于小数据集，自助法效果很好。最常用的一种...
采用随机可置换抽样(random sampling with replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。.632自助法 最常用的一种是.632自助法，假设给定的数据集包含d个样本。该数据集有放回地抽样d次，产生d个样本的训练集。这样原数据样本中的某些样本很可能在该样本集中出现多次。没有进入该训练集的样本最终形成检验集（测试集...