ブートストラップテストのやり方

ブートストラップ検査

ブートストラップ検査とは何ですか?

ブートストラップ テストは、サンプル統計の差が統計的に有意かどうかを評価するために使用されるノンパラメトリック テスト方法です。元のデータセットから繰り返しサンプリングし、各サンプルの統計量を計算することにより、統計量のサンプリング分布を推定します。

ブートストラップ テストの手順

1. 元のデータ セットからのサンプリングの繰り返し: 置換テイクを使用したサンプリングを通じて、元のデータ セットからランダムにサンプリングします。複数のサンプル。
2. 各サンプルの統計を計算する: 抽出された各サンプルについて、平均、中央値、差などの目的の統計を計算します。
3. 統計のサンプリング分布の作成: 繰り返しサンプリングによって計算されたすべての統計を収集し、その分布ヒストグラムを作成します。
4. 元の統計量の p 値を計算します。 元のデータセットから計算された統計量を標本分布と比較します。 p 値は、元の統計量が標本分布の最端に位置する確率です。
5. 結論: p 値が事前に設定された有意水準 (通常は 0.05) より小さい場合、帰無仮説は棄却されます。つまり、標本統計量の差は統計的に有意です。

#ブートストラップ テストの利点

データ分布について仮定する必要がない
• 小規模なサンプル データの信頼性が向上
さまざまな統計の評価に使用できます

ブートストラップ テストの欠点

特に大規模なテストでは、計算量が多くなる可能性がありますデータ セット
• 偏りの大きいデータや外れ値があるデータの場合は精度が低くなる可能性があります
• 分散や標準偏差などのパラメータの評価には使用できません

以上がブートストラップテストのやり方の詳細内容です。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。