Bootstrapping翻译成中文是什么?无意中看到的一篇文章,有兴趣的可以看一下,下面是我翻译的,翻译有误的请指出哦~
Bootstrapping是一种流行的重采样方法,用来估计统计量的抽样分布。重采样方法的理论可以追溯到RA爵士费舍尔,最早是在20世纪70年代,布拉德利·埃夫隆提出人工重复采样。bootstrapping涉及从一个数据集重复取样,以形成大小相同的新的数据集。这近似于从目标人群中重复取样的过程。最终的结果是产生大量(几百或几千个)的bootstrapping样本,它可以被用来估计几乎任何选择的统计量的标准误差和置信区间。
bootstrapping是一种非参数方法,它不需要分布假设或理论计算,可供即使是最复杂的估计。因此,你可以用它来估计各种各样的总体参数的置信区间。出于同样的理由,bootstrapping作为一种直观,更直接的方法进行推理的教学理念,也在统计教育领域得到普及。
在JMP Pro中,bootstrapping在几乎所有的报告中都适用。只有两个例外,时间序列和使用约束最大似然法(REML) 分析。
JMP Pro里的bootstrapping
1.从分析平台报告窗口,在感兴趣的报告中,单击鼠标右键,然后选择bootstrapping。在这个例子中,我使用了分布平台,在总结统计报告中bootstrapping一个连续变量统计数字。
2.在Bootstrapping的窗口中,单击OK(确定)。 JMP用统计数据为第一行(除去)的原始样本以及每个bootstrap样本创建出一个数据表(如下)。该BootID•列 识别bootstrapping样本数。
3.使用分布平台来探索对bootstrap样本感兴趣的统计数据。提供不同置信水平的bootstrap百分置信区间。
注:高级bootstrap方法可在JMP Pro的分区和神经平台上使用。有关bootstrapping在JMP Pro的详细信息,请访问
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