Was bedeutet Bootstrap?

Was bedeutet Bootstrap?

Die Bootstrap-Methode Bootstrap ist eine wichtige statistische Methode in der nichtparametrischen Statistik zur Schätzung der Varianz von Statistiken und zur anschließenden Durchführung einer Intervallschätzung.

Die Bootstrap-Methode bezieht sich auf das Abtasten der eigenen Daten der ursprünglichen Stichprobe, um neue Stichproben und Statistiken zu erhalten. Sie kann als „Bootstrap“-Methode übersetzt werden. Das heißt, die Praxis, anhand vorhandener Beispiele nützlichere Informationen zu generieren.

„Verwenden Sie intuitiv einen Computer, um die Situation zu simulieren, in der sich N der Unendlichkeit nähert, und führen Sie eine kontinuierliche Neuabtastung der bekannten Daten durch, um die neuen Daten zu erhalten.“ Um es einfacher und intuitiver auszudrücken: Wenn Sie 100 Daten erhalten, Sie aber das Gefühl haben, dass 100 Daten nicht wirklich die gesamte Stichprobe widerspiegeln können, können Sie diese 100 Daten 1000 Mal erneut SAMPLE, so dass Sie es tun 100*1000 Datenpunkte betragen. „

Die Idee von Bootstrap besteht darin, eine Reihe von Bootstrap-Pseudoproben zu generieren. Durch die Berechnung von Pseudostichproben wird die Verteilung der Statistik ermittelt. Wenn Sie beispielsweise 1000 Mal einen Bootstrap durchführen und das Konfidenzintervall des Mittelwerts ermitteln möchten, können Sie den Mittelwert für jede Pseudostichprobe berechnen. Dies ergibt 1000 Durchschnittswerte. Konfidenzintervalle werden durch die Berechnung der Quantile von 1.000 Durchschnittswerten ermittelt. Es ist erwiesen, dass die Bootstrap-Stichprobe unvoreingenommen und nahe an der Bevölkerungsverteilung sein kann, wenn die anfängliche Stichprobe groß genug ist.

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