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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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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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
（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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# 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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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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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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#第12章 重抽样与自助法 library(coin)
install.packages(file.choose(),repos = NULL,type = "source")
library(lmPerm)
#为什么选择置换检验 数据呈正态分布不太合适 或者担心离群点
#又或者对标准的参数方法来说数据集太小
#当样本量较大时 可以使用蒙特卡洛模拟 进行抽样 获得一个近似的检验
#c
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2023-06-20 14:16:53
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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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Python | Bootstrap采样实现1 什么是Bootstrap采样2 Bootstrap步骤3 为什么要进行Bootstrap采样4 采样的Python实现4.1 验证样本男女比例是否和总体一致4.2 模拟boostrap5 参考 1 什么是Bootstrap采样先来看看维基百科的定义： 即Bootstrap的定义是利用有限的样本经由多次重复抽样，建立起充足的样本，在机器学习中解决了样
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2023-12-10 01:26:00
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前言 在Matlab、R或者S-PLUS等软件中做随机数模拟时，经过会遇到set.seed()这个函数。随机数的产生需要有一个随机的种子，因为用计算机产生的随机数是通过递推的方法得来的，必须有一个初始值。用同一台电脑，且在初始值和递推方法相同的情况下，可以产生相同的随机序列。 用计算机产生的是“伪随机数”。用投色子计数的方法产生真正的随机数 , 但电脑若也这样做 , 将会占用大量内存；用噪声发
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2023-07-03 17:36:45
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正态总体样本的抽样分布是统计学中一个非常重要的概念，它在很多领域，尤其是数据分析和机器学习中，发挥着关键作用。在R语言的使用中，通过有效地实现样本的抽样分布，可以帮助我们理解数据背后的统计特性，进而做出更有依据的决策。接下来，我将详细阐述如何在R语言中解决正态总体样本的抽样分布相关的问题。
### 业务场景分析
假设我们在一家电商公司工作，我们需要通过分析用户的购买行为以制定更加有效的市场营销
在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8 4第一行代码表示给x向量赋值1~10，第二行代码表示对x向量进行随机抽样。结果输出为每
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2023-10-25 22:12:17
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R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析tecdat.cn
贝叶斯分析的许多介绍使用相对简单的教学实例 。虽然这可以很好地介绍贝叶斯原理，但将这些原则扩展到回归并不是直截了当的。这篇文章将概述这些原则如何扩展到简单的线性回归。在此过程中，我将推导出感兴趣的参数的后验条件分布，呈现用于实现Gibbs采样器的R代码，并呈现所谓的网格点方法。贝叶斯模型假设我们观察到的数据
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2023-09-20 06:39:48
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结构方程模型（Structural Equation Modeling,SEM）是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法，其核心在于分析变量间协方差。构建一个SEM模型首先根据数据集的实际含义模拟关联路径，进而拟合SEM模型并进行检验。如果模型效果不佳，再回到第一步重新调整路径直到模型通过检测。SEM相关概念结构方程模型中的变量可分类成内生变量和外生变量两类。外生变量不受模型中其他因素影响（即没有
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2024-07-05 17:29:28
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四种抽样方法：1.简单随机抽样（N个里面抽取n个单位），n个随机变量满足两点，这个样本叫做简单随机样本。（1）n个随机变量和总体X有着相同的概率分布（x方分布，正态分布等）（2）相互独立，不干扰。样本具有随机性，因为概率分布要一致。那么均值、方差不同的总体样本。样本的函数也不一样。记为g（x1，x2，x3，……，xn），叫做样本统计量，样本统计量也是随机变量。统计量的概率分布叫做抽样分布样本均值和
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2024-02-03 16:17:47
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功效分析:可以帮助在给定置信度的情况下,判断检测到给定效应值时所需的样本量,也可以在给定置信水平的情况下,计算某样本量内可以检测到的给定效应值的概率1.t检验 案例:使用手机和司机反应时间的实验 1 library(pwr)
2 # n表示样本大小
3 # d表示标准化均值之差
4 # sig.level表示显著性水平
5 # power为功效水平
6 # type指的是检验类型
7 # al
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2023-06-20 16:31:16
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学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。那很多时候数据是不符合正态分布，或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布，但是我们又需要求取置信区间时，就可以用到我们的今天的主角–在乐字节课堂上教的Bootstrap抽样的方法。Bootstrap是对样本进行有放回的抽样，抽样若干次(一般为1000次)，每次抽样的结果作为一个样本点，抽样100
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2023-08-18 13:48:34
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今天介绍一些运算函数，它们的使用很简单，没有什么难度，但是也会用的着。在医学统计学或者流行病学里的现场调查、样本选择经常会提到一个词：随机抽样。随机抽样是为了保证各比较组之间均衡性的一个很重要的方法。那么今天介绍的第一个函数就是用于抽样的函数sample：> x=1:10
> sample(x=x)
[1] 3 5 9 6 10 7 2 1 8
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2023-07-14 21:55:47
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