ブートストラップ結果の見方

ブートストラップ結果の解釈手順: リサンプリングの数を決定します。多いほど信頼性が高くなります。統計の取り得る値の範囲を表す信頼区間を計算します。分布の形状を確認します。釣鐘型は安定性を示します。異常な場合は注意して解釈する必要があります。 p 値を解釈すると、値が小さいことは、結果が偶然に発生する可能性が低いことを示します。

#ブートストラップ結果の解釈

ブートストラップは、サンプル データを繰り返しサンプリングし、新しいデータ セットを作成する手法です。信頼区間や p 値などの統計の信頼性を評価します。その結果は、データの変動性と統計的推論の精度を理解するのに役立ちます。

ブートストラップの結果を解釈する手順:

1. ブートストラップの回数を決定します: ブートストラップ プロセスは複数回繰り返す必要があります。回、通常は 100 ～ 10,000 回です。回数が多いほど、結果の信頼性が高くなります。

2. 信頼区間の計算: 各ブートストラップ データ セットは、平均や中央値などの統計量の計算に使用できます。これらの値の分布を収集すると、統計の取り得る値の範囲を表す信頼区間が生成されます。

3. 分布の形状を確認します: ブートストラップ分布の形状から、統計の安定性に関する情報が得られます。分布が釣鐘型の場合、統計は比較的安定しています。非対称である場合、または重大な外れ値がある場合、結果は注意して解釈する必要があります。

4. p 値の解釈: Bootstrap は、特定の統計値が発生する確率を表す p 値を計算することもできます。 p 値が低い (通常は 0.05 未満) ことは、結果が偶然に発生した可能性が低いことを示します。

例:

100 個のサンプルを含むデータセットがあり、サンプル平均の信頼区間に興味があるとします。

ブートストラップ サンプリングを 1000 回実行し、各サンプルの平均を計算します。
• 取得したブートストラップ分布は、平均が 50、標準偏差が 5 のほぼ正規分布であると仮定します。
• 95% 信頼区間は 45 ～ 55 として計算されます。
• これは、真のサンプル平均値が 45 ～ 55 の間にあることを 95% の信頼できることを示します。

結論:

ブートストラップの結果は、統計の分布を評価することでデータの変動性を理解するのに役立ちます。信頼区間、分布形状、p 値を確認することで、統計的推論の信頼性と精度について情報に基づいた判断を下すことができます。

以上がブートストラップ結果の見方の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。