Cara membaca hasil analisis bootstrap

Analisis Bootstrap ialah teknik pensampelan semula statistik yang menyediakan maklumat berikut tentang inferens statistik: Selang keyakinan: julat kemungkinan anggaran. p-value: Kebarangkalian menolak hipotesis nol. Pengagihan bootstrap: Cara penganggar berbeza-beza merentas sampel. Kecondongan dan sisihan piawai: Asimetri dan serakan taburan. Kesan titik data: Kesan titik data tertentu pada penganggar. Kekukuhan: Kestabilan penganggar kepada nilai melampau.

Tafsiran keputusan analisis Bootstrap

Bootstrap ialah teknik pensampelan semula statistik yang digunakan untuk menganggarkan ketepatan dan keteguhan inferens statistik. Dengan melukis sampel daripada data asal beberapa kali dengan penggantian, Bootstrap boleh memberikan maklumat berguna tentang pengagihan pensampelan dan penganggar.

1. Selang Keyakinan

Salah satu keluaran utama analisis Bootstrap ialah selang keyakinan. Selang keyakinan ditakrifkan oleh sempadan atas dan bawah yang mewakili julat anggaran yang mungkin. Sebagai contoh, selang keyakinan 95% bermakna terdapat keyakinan 95% bahawa nilai sebenar berada dalam selang ini.

2. p-value

Analisis Bootstrap juga boleh memberikan nilai-p, yang mewakili kebarangkalian menolak hipotesis nol (iaitu nilai anggaran adalah berbeza daripada nilai yang dijangkakan). Nilai p kurang daripada 0.05 secara amnya dianggap signifikan secara statistik.

3. Pengedaran Bootstrap

Pengedaran Bootstrap ialah pengedaran sampel semula sampel data asal. Ia menunjukkan cara penganggar berubah merentas sampel yang berbeza. Bentuk dan kedudukan taburan bootstrapping boleh mendedahkan kestabilan taburan data dan penganggar.

4. Kecondongan dan sisihan piawai

Analisis Bootstrap boleh memberikan kecondongan dan sisihan piawai penganggar. Skewness mengukur asimetri taburan, manakala sisihan piawai mengukur sebaran taburan. Metrik ini membantu menilai ketepatan dan kebolehpercayaan anggaran.

5 Cari kesan titik data tertentu

Analisis Bootstrap juga boleh digunakan untuk menentukan kesan titik data tertentu pada penganggar. Dengan persampelan berulang kali, tetapi melukis daripada sampel yang tidak mengandungi titik data tertentu, anda boleh menilai kesan titik data tunggal pada keputusan.

6. Kekukuhan

Analisis Bootstrap boleh memberikan maklumat tentang keteguhan penganggar kepada nilai ekstrem atau outlier dalam data. Dengan mensimulasikan kes ekstrem, kestabilan penganggar di bawah pengagihan data yang berbeza boleh dinilai.

Dengan mentafsir keputusan analisis Bootstrap dengan teliti, penyelidik boleh memperoleh cerapan penting tentang ketepatan, keteguhan dan kebolehpercayaan inferens statistik. Maklumat ini penting untuk membuat keputusan termaklum dan menyampaikan hasil penyelidikan dengan berkesan.

Atas ialah kandungan terperinci Cara membaca hasil analisis bootstrap. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!