bootstrap检验法

2024年2月8日发(作者：)

bootstrap检验法

Bootstrap检验法是一种基于自助法的统计分析方法，主要用于对参数估计值的置信区间和假设检验进行评估。Bootstrap检验法的基本思想是，通过从一个样本中反复抽取一定量的样本数据进行重复抽样（有放回），来估计统计学量（例如均值或标准差）的分布，从而得到置信区间或假设检验的结果。具体步骤如下：

1. 收集样本数据。

2. 根据样本数据进行统计量的估计，例如平均值、方差、相关系数等。

3. 从原始样本数据中以随机方式重复地抽取n次样本，每次抽取的样本数量为原始数据集的大小，即有放回抽样。

4. 从每个新的抽样集合中计算与原始样本数据相同的统计量。

5. 重复步骤3和4多次，得到每个抽样集合中统计量的分布。

6. 利用这些分布，可以得到置信区间或假设检验的结果。例如，置信区间可以通过从统计量分布的上下两个百分位数中得出，如果观察值在这个区间内，那么就可以认为其统计量值相对于总体人群有置信度。

Bootstrap检验法的优点在于可以不依赖于正态分布等假设条件，并且能够处理两个或多个样本之间的相互作用和依赖性。

缺点在于需要进行大量的计算，因此对于大样本的情况，其计算时间可能会很长。