统计中的 Bootstrap 方法是指什么
Bootstrap方法根据给定的原始样本复制观测信息对总体的分布特性进行统计推断，不需要额外的信息，Efron（1979）认为该方法也属于非参数统计方法。Bootstrap方法从观察数据出发，不需任何分布假定，针对统计学中的参数估计及假设检验问题，利用Bootstrap方法产生的自举样本计算的某统计量的数据集可以用来反映该统计量的抽样分布，即产生经验分布，这样，即使我们对总体分布不确定，也可以近似估计出该统计量及其置信区间，由此分布可得到不同置信水平相应的分位数——即为通常所谓的临界值，可进一步用于假设测验。因而，Bootstrap方法能够解决许多传统统计分析方法不能解决的问题。在Bootstrap的实现过程中，计算机的地位不容忽视(Diaconis et al.,1983)，因为Bootstrap涉及到大量的模拟计算。可以说如果没有计算机，Bootstrap理论只可能是一纸空谈。随着计算机的快速发展，计算速度的提高，计算费时大大降低。在数据的分布假设太牵强或者解析式太难推导时，Bootstrap为我们提供了解决问题的另一种有效的思路。因此，该方法在生物科学研究中有一定的利用价值和实际意义
非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下：
（1） 采用重抽样技术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.
应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好.通过方差的估计可以构造置信区间等,其运用范围得到进一步延伸.
具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量,可以先抽取N条鱼,做上记号,放回池塘.
进行重复抽样,抽取M次,每次抽取N条,考察每次抽到的鱼当中有记号的比例,综合M次的比例,在进行统计量的计算.。
在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。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 samplingwith replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。
Bootstrap
非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：[1]
（1）采用重抽样技术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。
应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。
具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。
进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。
非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下：
（1） 采用重抽样技术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.
应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法,在小样本时效果很好.通过方差的估计可以构造置信区间等,其运用范围得到进一步延伸.
具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量,可以先抽取N条鱼,做上记号,放回池塘.
进行重复抽样,抽取M次,每次抽取N条,考察每次抽到的鱼当中有记号的比例,综合M次的比例,在进行统计量的计算.。
倪殷调经： 在统计学中,自助法(Bootstrap Method,Bootstrapping或自助抽样法)是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样,也就是说,每当选中一个样本,它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中.自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of ...
大同市18717643912： 统计中的 Bootstrap 方法是指什么 - ？
倪殷调经： Bootstrap方法根据给定的原始样本复制观测信息对总体的分布特性进行统计推断,不需要额外的信息,Efron(1979)认为该方法也属于非参数统计方法.Bootstrap方法从观察数据出发,不需任何分布假定,针对统计学中的参数估计及假设检验问...
大同市18717643912： 什么是bootstrap方法 - ？
倪殷调经： 一、Bootstrap 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法,也称为自助法.其核心思想和基本步骤如下:[1] (1)采用重抽样技术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...
大同市18717643912： 统计学中bootstrap的具体含义,中文名字,用法举例 - ？
倪殷调经： 自举(bootstrap)自助法(Bootstrap Method)是Efron(1979)於Annals of Statistics所发表的一个办法,是近代统计发展上极重要的一个里程碑,而在执行上常需借助於现代快速的电脑. 举例来说,当用样本平均来估算母群体期望值时,为...
大同市18717643912： 请问在spss中如何进行bootstrap分析 - ？
倪殷调经： 在每个分析模块里都有这个,只要点开默认设置就可以了
大同市18717643912： Bootstrap 与 Cross - Validation 两种统计方法有何区别 - ？
倪殷调经： 相同之处,两者都是resampling的方法,都是在数据集较小的时候常用的方法.不同之处,我觉得主要存在于亮点:其一,两者的目的不同.CV主要用于model selection,例如KNN中选多大的K,使得估计的test error比较小.而Bootstrap主要...
大同市18717643912： SPSS中怎么用Bootstrapping方法做中介效应检验 - ？
倪殷调经： 勾选bootstrap即可
大同市18717643912： bootstrap到底是什么以及其原理如何 - ？
倪殷调经： 也可以近似估计出该统计量及其置信区间,由此分布可得到不同置信水平相应的分位数——即为通常所谓的临界值,可进一步用于假设测验.因而,Bootstrap方法能够解决许多传统统计分析方法不能解决的问题.在Bootstrap的实现过程中,计算机的地位不容忽视(Diaconis et al.,1983),因为Bootstrap涉及到大量的模拟计算.可以说如果没有计算机,Bootstrap理论只可能是一纸空谈.随着计算机的快速发展,计算速度的提高,计算费时大大降低.在数据的分布假设太牵强或者解析式太难推导时,Bootstrap为我们提供了解决问题的另一种有效的思路.因此,该方法在生物科学研究中有一定的利用价值和实际意义
大同市18717643912： sas里的bootstrap是什么意思 - ？
倪殷调经： bootstrap的前提是你假设你的样本分布代表了你想要研究的总体分布.那么如果你有一个样本量为N的样本,你想用它得到一个样本量为M的bootstrap样本.你每次从N个样本中随机取一个,记下来,然后把它扔回去(这叫sample with replacement),重复M次,你就得到一个bootstrap样本.
大同市18717643912： bootstrap回归方法是什么原理 - ？
倪殷调经： Bootstrap 非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法
