Cara membaca hasil bootstrap

Langkah-langkah untuk mentafsir keputusan Bootstrap: Tentukan bilangan sampel semula, lebih banyak lagi boleh dipercayai. Kira selang keyakinan, yang mewakili julat nilai yang mungkin untuk statistik. Semak bentuk pengedaran, bentuk loceng menunjukkan kestabilan, anomali harus ditafsirkan dengan berhati-hati. Mentafsir nilai-p, nilai kecil menunjukkan bahawa keputusan tidak mungkin berlaku secara kebetulan.

Mentafsir keputusan Bootstrap

Bootstrap ialah teknik yang berulang kali mengambil sampel data dan mencipta set data baharu, digunakan untuk menilai kebolehpercayaan statistik seperti selang keyakinan atau nilai-p. Keputusannya boleh membantu kami memahami kebolehubahan data dan ketepatan inferens statistik.

Langkah untuk mentafsir keputusan Bootstrap:

1. Tentukan bilangan masa Bootstrap:
Proses Bootstrap perlu diulang beberapa kali, biasanya 100 hingga 10,000 kali. Lebih banyak kali, lebih dipercayai hasilnya.

2. Kira selang keyakinan:
Setiap set data Bootstrap boleh digunakan untuk mengira statistik, seperti min atau median. Mengumpul pengedaran nilai-nilai ini menghasilkan selang keyakinan, yang mewakili julat nilai yang mungkin untuk statistik.

3. Semak bentuk taburan:
Bootstrap Bentuk taburan boleh memberikan maklumat tentang kestabilan statistik. Jika taburan berbentuk loceng, statistiknya agak stabil. Jika ia tidak simetri atau mempunyai kelebihan yang ketara, hasilnya perlu ditafsirkan dengan berhati-hati.

4. Mentafsir nilai-p:
Bootstrap juga boleh mengira nilai-p, yang mewakili kebarangkalian nilai statistik tertentu berlaku. Nilai p yang rendah (biasanya kurang daripada 0.05) menunjukkan bahawa keputusan itu tidak mungkin berlaku secara kebetulan.

Contoh:

Andaikan kita mempunyai set data yang mengandungi 100 sampel dan kita berminat dengan selang keyakinan bagi min sampel.

• Kami melakukan persampelan Bootstrap 1000 kali dan mengira min setiap sampel.
• Katakan taburan Bootstrap yang kita perolehi ialah taburan lebih kurang normal dengan min 50 dan sisihan piawai 5.
• Kami mengira selang keyakinan 95% sebagai 45 hingga 55.
• Ini menunjukkan bahawa kami 95% yakin bahawa min sampel sebenar adalah antara 45 dan 55.

Kesimpulan:

Keputusan Bootstrap membantu kami memahami kebolehubahan data dengan menilai taburan statistik. Dengan menyemak selang keyakinan, bentuk taburan, dan nilai-p, kita boleh membuat pertimbangan termaklum tentang kebolehpercayaan dan ketepatan inferens statistik.

Atas ialah kandungan terperinci Cara membaca hasil bootstrap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!