So lesen Sie Bootstrap-Ergebnisse

Schritte zur Interpretation der Bootstrap-Ergebnisse: Bestimmen Sie die Anzahl der Resamples. Je mehr, desto zuverlässiger ist sie. Berechnen Sie ein Konfidenzintervall, das den Bereich möglicher Werte für eine Statistik darstellt. Überprüfen Sie die Form der Verteilung, eine Glockenform zeigt Stabilität an, Anomalien sollten mit Vorsicht interpretiert werden. Bei der Interpretation von p-Werten deuten kleine Werte darauf hin, dass die Ergebnisse wahrscheinlich nicht zufällig auftreten.

Interpretieren von Bootstrap-Ergebnissen

Bootstrap ist eine Technik, die wiederholt Stichprobendaten abtastet und neue Datensätze erstellt, die zur Bewertung der Zuverlässigkeit von Statistiken wie Konfidenzintervallen oder p-Werten verwendet werden. Seine Ergebnisse können uns helfen, die Variabilität von Daten und die Genauigkeit statistischer Schlussfolgerungen zu verstehen.

Schritte zur Interpretation der Bootstrap-Ergebnisse:

1. Bestimmen Sie die Anzahl der Bootstrap-Zeiten:
Der Bootstrap-Prozess muss mehrmals wiederholt werden, normalerweise 100 bis 10.000 Mal. Je öfter, desto zuverlässiger sind die Ergebnisse.

2. Konfidenzintervalle berechnen:
Jeder Bootstrap-Datensatz kann zur Berechnung von Statistiken wie Mittelwert oder Median verwendet werden. Durch die Erfassung der Verteilung dieser Werte entsteht ein Konfidenzintervall, das den Bereich möglicher Werte für die Statistik darstellt.

3. Überprüfen Sie die Form der Verteilung:
Bootstrap Die Form der Verteilung kann Aufschluss über die Stabilität der Statistik geben. Bei einer glockenförmigen Verteilung ist die Statistik relativ stabil. Wenn es asymmetrisch ist oder erhebliche Ausreißer aufweist, müssen die Ergebnisse mit Vorsicht interpretiert werden.

4. P-Werte interpretieren:
Bootstrap kann auch P-Werte berechnen, die die Wahrscheinlichkeit des Auftretens eines bestimmten Statistikwerts darstellen. Ein niedriger p-Wert (normalerweise weniger als 0,05) weist darauf hin, dass das Ergebnis wahrscheinlich nicht zufällig zustande gekommen ist.

Beispiel:

Angenommen, wir haben einen Datensatz mit 100 Stichproben und interessieren uns für das Konfidenzintervall des Stichprobenmittelwerts.

• Wir führen 1000 Mal Bootstrap-Stichproben durch und berechnen den Mittelwert jeder Stichprobe.
• Angenommen, die Bootstrap-Verteilung, die wir erhalten, ist eine annähernd normale Verteilung mit einem Mittelwert von 50 und einer Standardabweichung von 5.
• Wir berechnen das 95 %-Konfidenzintervall mit 45 bis 55.
• Dies zeigt, dass wir zu 95 % davon überzeugt sind, dass der wahre Stichprobenmittelwert zwischen 45 und 55 liegt.

Fazit:

Bootstrap-Ergebnisse helfen uns, die Variabilität der Daten zu verstehen, indem sie die Verteilung der Statistiken auswerten. Durch die Überprüfung von Konfidenzintervallen, Verteilungsformen und p-Werten können wir fundierte Urteile über die Zuverlässigkeit und Genauigkeit statistischer Schlussfolgerungen fällen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo lesen Sie Bootstrap-Ergebnisse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!