bootstrap检验怎么看

2024-05-14 0 281

Bootstrap检验

Bootstrap检验是一种统计方法,用于评估统计量的抽样分布,从而确定其是否具有统计显著性。以下是Bootstrap检验的步骤:

  1. 从原始数据集中抽取样本:从原始数据集中随机抽取一个大小为原始数据集的样本,并带放回。也就是说,抽取的元素可以在样本中重复出现。
  2. 计算统计量:对抽取的样本计算感兴趣的统计量,例如均值、中位数或标准差。
  3. 重复步骤1和2:多次重复步骤1和2,创建许多样本并计算相应的统计量。这些样本称为bootstrapped样本,而计算的统计量称为bootstrapped统计量。
  4. 创建抽样分布:将bootstrapped统计量汇集起来,创建抽样分布。抽样分布显示了如果重复抽样和计算统计量多次,统计量将如何变化。
  5. 计算P值:P值是落在观察到的统计量或更极端的统计量上的概率。P值越小,就会越怀疑观察到的统计量是由随机抽样产生的。

P值解释

P值通常用作统计显著性的度量。根据通常接受的阈值,P值:

  • P值 认为统计上显著,表明观察到的统计量不太可能由随机抽样产生。
  • 0.05 认为接近显著,但不能明确确定统计显著性。
  • P值 >= 0.1:认为不显著,表明观察到的统计量可能是由随机抽样产生的。

需要注意的是,Bootstrap检验是一种抽样方法,其结果取决于Bootstrapped样本。因此,Bootstrap检验可能并不总是完全准确的,但它通常可以提供一个良好的统计量抽样分布的估计。

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