統計的ブートストラップはどのような問題を解決するために使用されますか?

ブートストラップ法は、追加情報を必要とせずに、指定された元のサンプル コピーの観察情報に基づいて母集団の分布特性に関する統計的推論を行います。

Efron (1979) は、この方法もノンパラメトリック統計方法であると考えています。 (推奨学習: ブートストラップ ビデオ チュートリアル)

ブートストラップ メソッドは観測データから開始され、分布の仮定は必要ありません。ブートストラップ メソッドを使用して、パラメータ推定と仮説テストの問題に対処します。サンプルをブートストラップすることによって計算された特定の統計のデータセットを使用して、統計のサンプル分布を反映する、つまり経験的分布を生成することができます。このようにして、たとえ全体の分布が不確かな場合でも、この分布から、さまざまな信頼レベルに対応する分位数 (いわゆる臨界値) を取得でき、これをさらに仮説検定に使用できます。

したがって、ブートストラップ手法は、従来の統計分析手法では解決できない多くの問題を解決できます。

Bootstrap には大量のシミュレーション計算が含まれるため、Bootstrap の実装プロセスでは、コンピュータの状態を無視することはできません (Diaconis et al., 1983)。

コンピューターがなければ、ブートストラップ理論は空論に過ぎないと言えます。コンピュータの急速な発展により、計算速度が向上し、計算時間が大幅に短縮されました。

データ分布の仮定が現実離れしすぎている場合、または分析式を導き出すのが難しすぎる場合、Bootstrap は問題を解決する別の効果的な方法を提供します。 したがって、この方法は生物学研究において一定の利用価値と実用的意義があります。

ブートストラップを適用する理由:

実際、分析を実行するときに最初に行うことは、確率変数の種類を決定し、次に確率変数を決定します。変数のデータはどのような分布に従いますか?

どのような分布が分析できるかどうかを直接決定するため、どのような分布が重要であるかが重要です。例: 分散分析を実行する場合は、まず正規分布を要求する必要があります。正規分布でない場合は、是正措置を講じる必要があります。この是正措置はブートストラップです。

bootstrap には別の用途もあります。古典的な統計は中心傾向については比較的完璧ですが、中央値、四分位数、標準偏差、変動係数などの他の分布パラメータについては比較的完璧だからです。不完全であるため、ブートストラップが必要です。

ブートストラップは古典的な統計手法に似ています。一般に、パラメトリック手法はノンパラメトリック手法よりも効率的です。ただし、パラメトリック手法の最大の欠点は、次の分布モデルが必要なことです。モデルが要件を満たしていない場合、解析結果が間違っている可能性があり、白解析となります。

Bootstrap に関連する技術的な記事については、Bootstrap チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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