置换检验置换检验步骤： （1）与参数方法类似，计算观测数据的t统计量，称为t0； （2）将两组数据放在一个组中； （3）随机分配一半到A处理中，分配一半到B处理中； （4）计算并记录新观测的t统计量； （5）对每一种可能的随机分配重复步骤（3）~（4）； （6）将所有情况下的t统计量按升序排列，这便是基于样本数据的经验分布； （7）如果t0落在经验分布中间95%部分的外
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2024-09-27 09:39:39
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统计学习导论(ISLR)小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生。文章目录统计学习导论(ISLR)5. 重采样方法5.1 交叉验证5.1.1 简单的验证集方法5.1.2 留一法交叉验证（LOOCV）5.1.3 K折交叉验证5.1.4 k折交叉验证的偏差方差权衡5.1.5 分类问题上的交叉验证5.2 Bootstrap5. 重采样方法重抽样方法是现代统计学中不可缺少的工具。通
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2023-08-28 12:36:42
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# Bootstrap重抽样在R语言中的应用
Bootstrap是一种统计学中常用的重抽样方法，通过从原始数据中有放回地抽取样本来估计总体参数的分布。在R语言中，我们可以使用一些库来实现Bootstrap重抽样的功能，如boot和bootstrap等。本文将介绍Bootstrap重抽样的原理以及在R语言中的应用，并通过代码示例来演示具体的实现过程。
## Bootstrap重抽样原理
Boo
原创
2024-07-01 05:28:34
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相关视频：什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例
什么是Bootstrap自抽样及R语言Bootstrap线性回归预测置信区间，时长05:38参数引导：估计 MSE
统计学问题：级别(k\)修剪后的平均值的MSE是多少？我们如何回答它：估计从标准柯西分布（t 分布 w/df = 1）生成的大小为 20 的随机样本的水平 \(k\) 修剪均值的 MSE。目标参
原创
2022-11-07 09:42:11
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我们如何回答它估计从标准柯西分布（t分布w/df=1）生成的大小为20的随机样本的水平\(k\)修剪均值的MSE。我们如何回答创建更多的功效曲线，
原创
2022-07-25 13:41:09
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我们如何回答它估计从标准柯西分布（t分布w/df=1）生成的大小为20的随机样本的水平\(k\)修剪均值的MSE。我们如何回答创建更多的功效曲线
原创
2022-07-25 13:42:27
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自抽样统计是什么以及为什么使用它？本文将自抽样方法与传统方法进行比较，并了解它为何有用。并在R语言软件中通过对汽车速度和制动距离数据进行线性回归预测来实践它。相关视频统计学是从数据中学习的科学。统计知识有助于收集数据的正确方法，使用正确的方法分析数据，并有效地呈现从数据中得出的结果。这些方法对于做出决策和预测至关重要，无论是预测消费者对产品的需求；使用文本挖掘过滤垃圾邮件；或在自动驾驶汽车中做出实
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2023-12-19 08:15:29
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1 booststraping：意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下：（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。（2）根据抽出的样本计算统计量T。（3）重复上述N次（一般大于1000），得到统计量T。（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得
绍 假设你做了一个简单的回归，现在你有了你的 . 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布
原创
2022-12-11 16:27:24
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一个简单的回归，现在你有了你的. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？例如，（95%）置信区间是,1.96 来自正态分布。建议不要这样做，bootstrapping* 的优点在于它没有分布的问题，它适用于..
原创
2022-04-18 14:23:39
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（视频在Task4中已看完，主要写一下主要的几个问题）1.什么是Bootstrap?称为“自助法”，是指用原样本自身的数据抽样得出新的样本及统计量，是一类Monte Carlo方法，实质是对观测信息进行再抽样，进而对总体的分布特性进行统计推断。由于从总体中重复多次抽取样本常常是不方便甚至无法实施的，因此Bootstrap只从总体中抽取一次样本，再在这个样本中进行多次有放回地抽样，得到多个“样本的样
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2024-09-13 20:29:27
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=25908原文出处：拓端数据部落公众号介绍假设你做了一个简单的回归，现在你有了你的 . 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？例如，（95
原创
2022-04-16 11:20:06
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文章目录抽样方法集中趋势的度量补充：左偏和右偏分布离散程度的度量补充：数据标准化；经验法则分布形状的度量 复习统计学的时候记了一些笔记。抽样方法简单随机抽样(Simple Random Sampling)分层抽样(Stratified Sampling)：把总体划分为相互独立的不同层，在不同个体里分别进行随机抽样。可以提高样本的代表性，因为确保从不同特征的层里都抽取了样本。比如以性别，地域，年段
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2024-01-13 03:59:29
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# 使用 R 语言实现 Bootstrap 方法
在数据科学与统计学中，Bootstrap 方法是一种强大的重抽样技术，可以帮助我们估计统计量的分布。对于刚入行的初学者来说，掌握.bootstrap方法是非常重要的。本文将详细介绍如何使用 R 语言实现 Bootstrap 方法，并提供每一步需要的代码和解释。
## 流程概览
下面是一个简化的流程图，展示了实现 Bootstrap 方法的基本
# Python蒙特卡洛抽样法简介
蒙特卡洛抽样法是一种基于随机数的计算方法，通常用于获取难以直接计算的问题的近似解。这个方法广泛应用于物理学、金融工程、统计学等领域。在这篇文章中，我们将通过一个简单的例子来介绍蒙特卡洛抽样法的原理，并展示如何用Python实现它。
## 蒙特卡洛抽样法的原理
蒙特卡洛抽样法的基本思想是，通过随机抽样对复杂的数学问题进行模拟。这种方法依赖于大数法则，即随着样
原创
2024-09-13 04:30:07
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拉丁超立方抽样1.拉丁超立方抽样拉丁超立方抽样技术最早于1979年由McKay等提出，该方法具有以下优点：具有均匀分层的特性可以在较少抽样的情况下，得到尾部的样本值以上两点使得拉丁超立方抽样比起普通的抽样方法更加的高效。2拉丁超立方抽样的步骤首先确定样本数N，既要抽取的样本数目将（0，1）区间均分为N段在这N段中的每一段随机的抽取一个值将抽取的值通过标准正态分布的反函数映射为标准正态分布样本打乱抽
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2023-07-28 22:41:09
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随机抽样numpy.random 模块对 Python 内置的 random 进行了补充，增加了一些用于高效生成多种概率分布的样本值的函数，如正态分布、泊松分布等。
numpy.random.seed(seed=None) Seed the generator.seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同，如果不设置这个值，则系统根据
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2024-06-28 19:11:44
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# 使用R语言进行Bootstrap抽样的内部验证
## 引言
在数据分析和统计建模中，验证模型的表现至关重要。内部验证是一种常用的方法，它能帮助我们评估模型在不同数据集上的稳健性。在很多情况下，由于样本量不足，我们需要采取重抽样技术来进行验证。Bootstrap是一种广泛使用的重抽样方法，本文将介绍如何利用R语言进行Bootstrap抽样来实现内部验证，并附带完整代码示例。
## 什么是B
原创
2024-09-11 06:04:38
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一、什么是Bootstrapping？ 中文翻译也叫“自助法(自举法)”。 类似于给鞋子穿鞋带，把鞋带穿进去在穿出来再穿进去。 举个例子，一个总体有五十人，没有办法直接测量总体的情况，我们就从总体中抽取一些样本，用抽取到的样本去评估总体。 &n
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2024-09-03 17:33:04
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Bootstrap：在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法
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2023-10-26 15:33:44
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