Was bedeutet Bootstrap-Methode?

Was bedeutet die Bootstrap-Methode

Die Bootstrap-Methode ist eine wichtige Schätzung der statistischen Variabilität in nicht- Parametrische Statistik ist auch eine statistische Methode, die das Intervall statistischer Größen schätzen kann, auch bekannt als Bootstrap-Methode.

Die Kernidee und die grundlegenden Schritte lauten wie folgt:

(1) Verwenden Sie die Technologie der wiederholten Probenahme, um eine bestimmte Anzahl von Proben aus der Originalprobe zu extrahieren (kann von Ihnen selbst angegeben werden, im Allgemeinen dasselbe). wie die Originalprobe), dieser Prozess ermöglicht eine wiederholte Probenahme.

(2) Berechnen Sie die zu schätzende Statistik T basierend auf den extrahierten Proben.

(3) Wiederholen Sie die oben genannten N-mal (im Allgemeinen mehr als 1000), um N Statistiken T zu erhalten.

(4) Berechnen Sie die Stichprobenvarianz der oben genannten N Statistiken T, um die Varianz der Statistik T zu schätzen.

Es sollte gesagt werden, dass Bootstrap eine beliebte statistische Methode in der modernen Statistik ist und bei der Arbeit mit kleinen Stichproben gut funktioniert. Durch die Schätzung der Varianz können Konfidenzintervalle usw. erstellt und der Anwendungsbereich weiter erweitert werden.

Beispiel für eine bestimmte Probenahmemethode: Wenn Sie die Anzahl der Fische im Teich wissen möchten, können Sie zunächst N-Fische entnehmen, sie markieren und wieder in den Teich einsetzen.

Führen Sie wiederholte Probenahmen durch, ziehen Sie M-mal und jedes Mal N-Fische. Überprüfen Sie jedes Mal den Anteil der markierten Fische unter den gezogenen Fischen und berechnen Sie die Statistik basierend auf dem Anteil von M-mal.

Gründe für die Anwendung von Bootstrap: Tatsächlich besteht das erste, was bei der Durchführung einer Analyse zu tun ist, darin, den Typ der Zufallsvariablen zu bestimmen und dann zu bestimmen, welcher Verteilung die Daten der Zufallsvariablen gehorchen. Welche Verteilung ist entscheidend, da sie direkt bestimmt, ob sie analysiert werden kann. Beispiel: Wenn Sie eine Varianzanalyse durchführen, müssen Sie zunächst eine Normalverteilung anfordern. Wenn es sich nicht um eine Normalverteilung handelt, müssen Sie Abhilfemaßnahmen ergreifen. Bootstrap hat auch eine andere Verwendung, da die klassische Statistik relativ perfekt für die zentrale Tendenz ist, aber nicht perfekt für die Intervallschätzung einiger anderer Verteilungsparameter wie Median, Quartile, Standardabweichung, Variationskoeffizient usw., sodass Bootstrap erforderlich ist . Diese Methode. Bootstrap ähnelt der klassischen statistischen Methode. Im Allgemeinen ist die parametrische Methode effizienter als die nichtparametrische Methode. Der größte Nachteil der parametrischen Methode besteht jedoch darin, dass sie im Voraus ein Verteilungsmodell erfordert Damit können die Analyseergebnisse falsch sein, was einer Weißanalyse entspricht.

Wenn die Daten offensichtliche Schichten enthalten, können Sie die geschichtete Stichprobe verwenden, um die Analyseeffizienz zu verbessern. Wenn Sie also eine geschichtete Stichprobe benötigen, verwendet spss standardmäßig die nichtparametrische Bootstrap-Methode Sie können sich nicht auf die Standardeinstellung verlassen und müssen diese selbst festlegen.

Es muss auch besonders darauf geachtet werden, wie viele Beobachtungen erforderlich sind, um möglichst wissenschaftlich und vernünftig zu sein. Die Antwort ist 1.000. Liegt er unter dieser Zahl, ist das Berechnungsergebnis ungenau, da das Konfidenzintervall nach der Perzentilmethode berechnet wird und daher nicht zu klein sein darf. Bei mehr als 1000 ist die Genauigkeitsverbesserung in den meisten Fällen sehr begrenzt und es werden Systemressourcen und Rechenzeit verschwendet.

Operationsschritte in der SPSS-Analyse von Bootstrap: „Analyse“ ~ „Mittelwerte vergleichen“ ~ „Mittelwerte“ ~ Wählen Sie die unabhängige Variable und die abhängige Variable aus ~ Unterdialog „Optionen“ ~ „Zellenstatistik“ ~ Bootstrap-Unterdialog Feld ~ Kontrollkästchen Bootstrap ausführen

Ein weiterer Punkt ist, dass die Bootstrap-Methode nicht verwendet werden muss, wenn die abhängige Variable der Normalverteilung entspricht oder ungefähr dieser entspricht.

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