Comment lire les résultats du bootstrap

Étapes d'interprétation des résultats Bootstrap : Déterminez le nombre de rééchantillonnages, plus il est fiable. Calculez un intervalle de confiance, qui représente la plage de valeurs possibles pour une statistique. Vérifiez la forme de la distribution, une forme en cloche indique une stabilité, les anomalies doivent être interprétées avec prudence. En interprétant les valeurs p, de petites valeurs indiquent qu'il est peu probable que les résultats se produisent par hasard.

Interprétation des résultats Bootstrap

Bootstrap est une technique qui échantillonne à plusieurs reprises des échantillons de données et crée de nouveaux ensembles de données, utilisés pour évaluer la fiabilité des statistiques telles que les intervalles de confiance ou les valeurs p. Ses résultats peuvent nous aider à comprendre la variabilité des données et l’exactitude des inférences statistiques.

Étapes pour interpréter les résultats du Bootstrap :

1. Déterminez le nombre de fois Bootstrap :
Le processus Bootstrap doit être répété plusieurs fois, généralement 100 à 10 000 fois. Plus il y a de fois, plus les résultats sont fiables.

2. Calculer les intervalles de confiance :
Chaque ensemble de données Bootstrap peut être utilisé pour calculer des statistiques, telles que la moyenne ou la médiane. La collecte de la distribution de ces valeurs produit un intervalle de confiance, qui représente la plage de valeurs possibles pour la statistique.

3. Vérifiez la forme de la distribution :
Bootstrap La forme de la distribution peut fournir des informations sur la stabilité de la statistique. Si la distribution est en forme de cloche, la statistique est relativement stable. S’il est asymétrique ou s’il présente des valeurs aberrantes significatives, les résultats doivent être interprétés avec prudence.

4. Interprétation des valeurs p :
Bootstrap peut également calculer les valeurs p, qui représentent la probabilité qu'une valeur statistique donnée se produise. Une valeur p faible (généralement inférieure à 0,05) indique qu’il est peu probable que le résultat soit dû au hasard.

Exemple :

Supposons que nous ayons un ensemble de données contenant 100 échantillons et que nous nous intéressions à l'intervalle de confiance de la moyenne de l'échantillon.

• Nous effectuons un échantillonnage Bootstrap 1000 fois et calculons la moyenne de chaque échantillon.
• Supposons que la distribution Bootstrap que nous obtenons soit une distribution approximativement normale avec une moyenne de 50 et un écart type de 5.
• Nous calculons l'intervalle de confiance à 95 % entre 45 et 55.
• Cela indique que nous sommes sûrs à 95 % que la véritable moyenne de l'échantillon se situe entre 45 et 55.

Conclusion :

Les résultats Bootstrap nous aident à comprendre la variabilité des données en évaluant la distribution des statistiques. En examinant les intervalles de confiance, les formes de distribution et les valeurs p, nous pouvons porter des jugements éclairés sur la fiabilité et l'exactitude des inférences statistiques.

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!