ブートストラップってどういう意味ですか？

#ブートストラップとはどういう意味ですか?

ブートストラップ法 ブートストラップは、統計量の分散を推定し、区間推定を実行するためのノンパラメトリック統計における重要な統計法です。

ブートストラップ法とは、元のサンプル自体のデータを使用して新しいサンプルと統計を取得することを指します。「ブートストラップ」法と訳せます。自己サンプリング法と訳すと考える人もいます。つまり、既存のサンプルからより有用な情報を生成する実践です。

"既知のデータに基づいて、コンピュータを使用して N が無限大に近づいた状況をシミュレートし、既知のデータを継続的に再サンプリングして新しいデータを取得します。元のデータの情報を取得するにはより簡単かつ直観的に言うと、「100 個のデータを与えましたが、100 個のデータではサンプルの全体像を正確に反映できないと感じたので、これら 100 個のデータを 1000 回再ランダムにサンプリングして、データ ポイントは 100*1000 個になります。サンプル サイズは大幅に増加します。」

ブートストラップのアイデアは、一連のブートストラップ疑似サンプルを生成することであり、各サンプルは置換サンプリングを使用した初期データです。 。擬似サンプルの計算を通じて、統計の分布が取得されます。たとえば、ブートストラップを 1000 回実行して平均値の信頼区間を見つけたい場合は、各疑似サンプルの平均値を計算できます。これにより、1000 個の平均が得られます。信頼区間は、1,000 個の平均値の分位数を計算することによって取得されます。最初のサンプルが十分に大きい場合、ブートストラップ サンプリングは偏りがなく、母集団の分布に近づくことができることが証明されています。

以上がブートストラップってどういう意味ですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。