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样本不足时的抽样计谋

更新时间  2021-10-09 00:26 阅读
本文摘要:许多时候在做统计推断的时候都市遇到样本量不足的问题,这时可以接纳boostrap的抽样计谋弥补样本不足的问题。就是在已知样本中通过随机放回抽样的方式发生多个差别的样本。这里有个假设,就是抽样发生的样本与原样本与是同漫衍的。 在未知漫衍的情况下通过boostrap的方式可以用原样本均值和方差作为近似,以抽样本一起结构枢轴量做统计推断,预计未知统计特性。对于漫衍已知但包罗未知参数的漫衍,首先可以使用boostrap样本预计参数,然后用预计的参数作为近似可以获得参数的置信区间。

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许多时候在做统计推断的时候都市遇到样本量不足的问题,这时可以接纳boostrap的抽样计谋弥补样本不足的问题。就是在已知样本中通过随机放回抽样的方式发生多个差别的样本。这里有个假设,就是抽样发生的样本与原样本与是同漫衍的。

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在未知漫衍的情况下通过boostrap的方式可以用原样本均值和方差作为近似,以抽样本一起结构枢轴量做统计推断,预计未知统计特性。对于漫衍已知但包罗未知参数的漫衍,首先可以使用boostrap样本预计参数,然后用预计的参数作为近似可以获得参数的置信区间。boostrap是一种重要的应对样本量不足的方法,焦点就是通过再抽样提供更多的样本,这个抽样数量一般要求1000次以上。


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