Was ist der Bootstrap-Algorithmus?

Was ist der Bootstrapping-Algorithmus?

Der Bootstrapping-Algorithmus bezieht sich auf die Verwendung begrenzter Beispieldaten durch mehrfache Wiederholung Stichproben: Stellen Sie eine neue Stichprobe wieder her, die repräsentativ für die übergeordnete Stichprobenverteilung ist. Die Anwendung von Bootstrapping basiert auf vielen statistischen Annahmen, sodass die Genauigkeit der Stichprobenauswahl Einfluss darauf hat, ob die Annahmen begründet sind oder nicht.

In der Statistik kann sich Bootstrapping auf alle Experimente beziehen, die auf zurückgesetzten Zufallsstichproben basieren. Bootstrapping kann verwendet werden, um die Genauigkeit von Stichprobenschätzungen zu berechnen. Bei einer Stichprobe können wir nur den Wert einer bestimmten Statistik berechnen (z. B. den Mittelwert) und nicht die Verteilung der Durchschnittsstatistik kennen. Aber durch die Bootstrap-Methode (Bootstrap-Methode) können wir die ungefähre Verteilung der Mittelwertstatistik simulieren. Mit der Verteilung können viele Dinge getan werden (z. B. können Sie die von Ihnen abgeleiteten Ergebnisse verwenden, um auf die tatsächliche Gesamtsituation zu schließen).

Die Implementierung der Bootstrapping-Methode ist sehr einfach. Angenommen, die Stichprobengröße beträgt n:

Die ursprüngliche Stichprobe enthält eine Stichprobe mit Ersetzung und die Stichprobe wird n-mal gezogen. Jedes Mal, wenn eine neue Stichprobe gezogen wird, wird der Vorgang wiederholt, um viele neue Stichproben zu bilden, anhand derer eine Verteilung der Stichprobe berechnet werden kann. Die Anzahl neuer Proben beträgt normalerweise 1000-10000. Wenn der Rechenaufwand gering ist oder die Genauigkeitsanforderungen relativ hoch sind, erhöhen Sie die Anzahl neuer Proben.

Vorteile: Einfach und leicht zu bedienen.

Nachteile: Die Anwendung von Bootstrapping basiert auf vielen statistischen Annahmen. Unabhängig davon, ob die Annahmen begründet sind oder nicht, wirkt sich dies auf die Genauigkeit der Stichprobe aus.

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