Bootstrapping and Jackknife |
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Bootstrapping自力更生抽样法和Jackknife刀切法是什么意思? Bootstrapping自力更生抽样法是一种典型的重复抽样,就是利用有限的样本进行多次重复抽样,构建代表母体样本分布的新样本。Bootstrapping的基本思想就是:如果样本是从总体中随机抽取的,那样本就能模拟总体,我们就可以将样本也视为一个整体Mimic the process by treating the randomly drawn sample as if it were the population,从样本中再抽样。 Bootstrapping自力更生抽样法一般是通过计算机直接抽样计算的,每次重复抽样样本量和最初样本量一样大Each resample is the same size as the original sample,然后通过这些重复的样本量构建样本分布Construct a sampling distribution with these resamples。 Bootstrapping自力更生抽样法的优点有Advantages:一是当我们不知道估计值的分布时也可以用Do not rely on the distribution of the estimators;二是当数据不足时,简单有效It is a simple but powerful method when no analytical formula is available;三是有一定的准确性Potential advantages in accuracy。 缺点是Disavantages:一是由于重复抽样是随机的,不同的抽样方式会产生不同的结果Give different results because bootstrap resamples are randomly drawn;二是需要研究者决定到底重复抽样多少次是最合适的Need to determine how many repetitions are appropriate,考验研究者的功底。 Jackknife刀切法 当你有一个好的研究方向,但是很难收集到相关的数据,抽样成本特别高,就算抽样也只能做一次,无法重复抽样,没法满足你通过统计抽样实现对总体的推断。这时Jackknife刀切法就可以满足你的要求,可以降低估计偏差。具体来说就是抽取n个样本,算出统计值;第二次就减少一个样本量Selected by taking the original observed data sample and leaving out one observation at a time,再计算出统计值,如此循环往复。微信公众号:金融分析师1级到3级讲解 这个方法的优点是Advantages:一是可以有效降低估计偏差Reduce the bias of an estimator;二是能计算出置信区间和标准差Find the standard error and confidence interval of an estimator。 这个方法的缺点是Disavantages,如果样本量是n,我们一般需要每次减少一个,重复取样n次,For a sample of size n, jackknife usually requires n repetitions,而且每次算出来的结果差不多Similar results for every run。 |
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