ブートストラップ解析結果の見方

ブートストラップ分析結果の解釈

ブートストラップは、統計的推論の精度と堅牢性を推定するために使用される統計的リサンプリング手法です。ブートストラップは、元のデータから置換しながらサンプルを複数回抽出することにより、サンプリング分布と推定量に関する有用な情報を提供できます。

1. 信頼区間

ブートストラップ分析の主な出力の 1 つは信頼区間です。信頼区間は、推定値の可能な範囲を表す上限と下限によって定義されます。たとえば、95% の信頼区間は、真の値がこの区間内に収まるという信頼度が 95% あることを意味します。

2. p 値

ブートストラップ分析では、推定値が期待値と異なるという帰無仮説を棄却する確率を表す p 値も提供されます。 。一般に、0.05 未満の p 値は統計的に有意であると考えられます。

3. ブートストラップ分布

ブートストラップ分布は、元のデータ サンプルのリサンプリングされた分布です。さまざまなサンプル間で推定量がどのように変化するかを示します。ブートストラップ分布の形状と位置によって、データ分布と推定量の安定性が明らかになります。

4. 歪度と標準偏差

ブートストラップ分析により、推定量の歪度と標準偏差が得られます。歪度は分布の非対称性を測定し、標準偏差は分布の広がりを測定します。これらの指標は、推定の精度と信頼性を評価するのに役立ちます。

5. 特定のデータ ポイントの影響を特定する

ブートストラップ分析を使用して、推定器に対する特定のデータ ポイントの影響を判断することもできます。サンプリングを繰り返し、特定のデータ ポイントを含まないサンプルから抽出することにより、結果に対する単一のデータ ポイントの影響を評価できます。

6. ロバスト性

ブートストラップ分析は、データの極値または異常値に対する推定量のロバスト性に関する情報を提供します。極端なケースをシミュレートすることにより、さまざまなデータ分布の下での推定量の安定性を評価できます。

ブートストラップ分析の結果を注意深く解釈することで、研究者は統計的推論の精度、堅牢性、信頼性について重要な洞察を得ることができます。この情報は、情報に基づいた意思決定を行い、研究結果を効果的に伝達するために重要です。

以上がブートストラップ解析結果の見方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。