Comment faire un test d'amorçage

Le test Bootstrap est une méthode de test non paramétrique qui évalue la signification statistique des différences statistiques des échantillons en échantillonnant et en calculant des statistiques à plusieurs reprises. Les étapes comprennent : 1. Échantillonnage répété ; 2. Calculer la statistique de chaque échantillon ; 3. Créer la distribution d'échantillonnage de la statistique 4. Calculer la valeur p de la statistique d'origine ; .

Inspection Bootstrap

Qu'est-ce que l'inspection Bootstrap ?

Le test Bootstrap est une méthode de test non paramétrique utilisée pour évaluer si la différence dans les statistiques d'échantillon est statistiquement significative. Il estime la distribution d'échantillonnage d'une statistique en échantillonnant de manière répétée à partir de l'ensemble de données d'origine et en calculant la statistique pour chaque échantillon.

Étapes du test Bootstrap

1. Répétez l'échantillonnage à partir de l'ensemble de données d'origine : Sélectionnez au hasard plusieurs échantillons de l'ensemble de données d'origine par échantillonnage avec remplacement.
2. Calculez les statistiques pour chaque échantillon : Pour chaque échantillon prélevé, calculez la statistique d'intérêt telle que la moyenne, la médiane ou la différence.
3. Créer une distribution d'échantillonnage de statistiques : Collectez toutes les statistiques calculées par échantillonnage répété et créez des histogrammes de leurs distributions.
4. Calculez la valeur p de la statistique d'origine : Comparez la statistique calculée à partir de l'ensemble de données d'origine à la distribution d'échantillonnage. La valeur p est la probabilité que la statistique d'origine se situe à l'extrémité de la distribution d'échantillonnage.
5. Conclusion : Si la valeur p est inférieure à un niveau de signification prédéfini (généralement 0,05), rejetez l'hypothèse nulle selon laquelle la différence dans la statistique de l'échantillon est statistiquement significative.

Avantages du test Bootstrap

• Pas besoin de faire d'hypothèses sur la distribution des données
• Plus fiable pour les petits échantillons de données
• Peut être utilisé pour évaluer une variété de statistiques

Inconvénients du test Bootstrap

• Peut être gourmand en calculs, en particulier pour les grands ensembles de données
• Peut être moins précis pour les données très asymétriques ou comportant des valeurs aberrantes
• Ne peut pas être utilisé pour évaluer des paramètres tels que la variance ou l'écart type

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!