bootstrap检验怎么看

Bootstrap检验通过重复抽样和计算统计量来估计抽样分布，评估其统计显着性。步骤包括：从原始数据中随机抽样，带放回。计算统计量，重复多次。创建bootstrapped样本和统计量的抽样分布。计算P值，衡量落在观察统计量或更极端值上的概率。 P值越小，统计显着性就越高：P值< 0.05：统计上显着0.05 ≤ P值< 0.1：接近显着P值≥ 0.1：不显着

Bootstrap检验

Bootstrap检验是一种统计方法，用于评估统计量的抽样分布，从而确定其是否具有统计显着性。以下是Bootstrap检验的步骤：

1. 从原始数据集中抽取样本：从原始数据集中随机抽取一个大小为原始数据集的样本，并带放回。也就是说，抽取的元素可以在样本中重复出现。
2. 计算统计量：对抽取的样本计算感兴趣的统计量，例如均值、中位数或标准差。
3. 重复步骤1和2：多次重复步骤1和2，创建许多样本并计算相应的统计量。这些样本称为bootstrapped样本，而计算的统计量称为bootstrapped统计量。
4. 创建抽样分布：将bootstrapped统计量汇集起来，创建抽样分布。抽样分布显示了如果重复抽样和计算统计量多次，统计量将如何变化。
5. 计算P值：P值是落在观察到的统计量或更极端的统计量上的概率。 P值越小，就会越怀疑观察到的统计量是由随机抽样产生的。

P值解释

P值通常用作统计显着性的度量。根据通常接受的阈值，P值：

• P值 < 0.05：认为统计上显着，表明观察到的统计量不太可能由随机抽样产生。
• 0.05 <= P值 < 0.1：认为接近显着，但不能明确确定统计显着性。
• P值 >= 0.1：认为不显着，表明观察到的统计量可能是由随机抽样产生的。

  需要注意的是，Bootstrap检验是一种抽样方法，其结果取决于Bootstrapped样本。因此，Bootstrap检验可能并不总是完全准确的，但它通常可以提供一个良好的统计量抽样分布的估计。

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