关于Bootstrap的通俗讲解

本文介绍了一种面向应用的、 基于大量计算的统计推断--Bootstrap法 。 它是以原始数据为基础的模拟抽样统计推断法,用于研究原始数据的某统计量的分布特征, 特别适用于那些难以用常规方法导出的...

本文介绍了一种面向应用的、 基于大量计算的统计推断--Bootstrap法 。 它是以原始数据为基础的模拟抽样统计推断法,用于研究原始数据的某统计量的分布特征, 特别适用于那些难以用常规方法导出的参数的区间估计、假设检验等问题。

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正儿八经的摘要

统计推断是从样本推断相应的总体有参数法和非参数法 早期的统计推断是以大样本为基础的 。自从W S . Go sse t  1908 年发现了 t分布后就开创了小样本的研究RA F ish e r 1920 年提出了似然 (likelood) 的概念一直被认            , P ea r s o n ,Fish e r , N ey m an , W a l d 等人在这方面的卓越成就使统计推断进入了新的纪元。半个多世纪以来这种思维一直占有主导地位统计学家研究的主流就是如何将这种思维付诸实践极大似然函数的求解是这一研究的关键问题。当今计算机技术的高度发展使统计研究及其应用跃上了一个新台阶 这不仅提高了计算的速度而且可以把统计学家从求解数学难题中解放出来并逐渐形成一种面向应用的 基于大量计算的统计思维------模拟抽样统计推断, Boot s t rap 法就是其中的一种。

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关于名字的小故事

关于 boots t rap 的译名: boots t rap 意指靴带来自短语 p u l lonese l f up b y one s boots t rap" , 18世纪 R E R a s p e 的小说巴龙历险记 ( A b ven 2tu re s o f B a r o n M u n ch au sen ) : 巴龙掉到湖里,沉到湖底在他绝望的时候他用自己靴子上的带子把自己拉了上来。现意指不借助别人的力量凭自己的努力终于获得成功在这里“boo t s t rap 法是指用原样本自身的数据抽样得出新的样本及统计量根据其意笔者将其译成 自举”  

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Bootstrap是重新改变统计学的一个想法。统计推断的主体总是一个的随机变量分布。在这个分布很复杂无法假设合理的参数模型时,bootstrap提供了一种非参数的推断方法,依靠的是对观测到的样本的重新抽样(resampling),其实是用empirical distribution去近似真正的distribution

通俗的原理讲解

来简单讲讲Bootstrap Bootstrap,即“拔靴法”(不知道翻得对不对),是用小样本来估计大样本的统计方法。举个栗子来说明好了,(我不会贴一个举栗子的图片的放心!)

你要统计你们小区里男女比例,可是你全部知道整个小区的人分别是男还是女很麻烦对吧。

于是你搬了个板凳坐在小区门口,花了十五分钟去数,准备了200张小纸条,有一个男的走过去,你就拿出一个小纸条写上“M”,有一个女的过去你就写一个“S”。

最后你回家以后把200张纸条放在茶几上,随机拿出其中的100张,看看几个M,几个S,你一定觉得这并不能代表整个小区对不对。

然后你把这些放回到200张纸条里,再随即抽100张,再做一次统计。

…………

如此反复10次或者更多次,大约就能代表你们整个小区的男女比例了。

你还是觉得不准?没办法,就是因为不能知道准确的样本,所以拿Bootstrap来做模拟而已.

整理自网络

参考文献:

1 B oo t s t r ap 估计及其应用

知乎:统计中的 Bootstrap 方法是指什么?与Monte Carlo 方法有什么联系与区别?

3 Bootstrap方法及其在生物学研究中的应

  • 发表于 2017-03-30 21:50
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  • 分类:软件工具

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