bootstrap标准误
时间: 2023-12-16 07:02:55 浏览: 51
Bootstrap是一种统计学方法,用于通过从原始数据集中进行重复抽样来估计统计量的分布。Bootstrap标准误差是使用Bootstrap方法计算得到的标准误差。它是通过对原始数据集进行重复抽样来估计统计量的分布,然后计算这些估计值的标准差来计算的。Bootstrap标准误差通常用于估计统计量的置信区间。
以下是使用R语言计算Bootstrap标准误差的示例代码:
```R
# 原始数据集
data <- c(10, 15, 12, 8, 7, 9, 11, 13, 14, 10)
# 自定义函数,用于计算标准误差
se <- function(data) {
return(sd(data) / sqrt(length(data)))
}
# 使用bootstrap方法计算标准误差
boot_result <- bootstrap(data, se, R = 1000)
# 输出结果
se_bootstrap <- boot_result$t
se_mean <- mean(se_bootstrap)
print(paste("Bootstrap标准误差:", se_mean))
```
相关问题
bootstrap 标准误 python
在Python中,bootstrap标准误(bootstrap standard error)是一种通过重复抽样来估计统计量的不确定性的方法。通过使用bootstrap方法,我们可以通过从原始数据中有放回地进行抽样来创建多个bootstrap样本。对于每个bootstrap样本,我们计算统计量,并重复这个过程很多次。然后,我们可以使用这些抽样结果的标准差来估计统计量的标准误。
在Python中,有许多库可以用来实现bootstrap方法,其中之一是使用Django和Bootstrap来构建管理系统。这个系统具有强大的功能和完整的文档说明,使初学者能够轻松使用和学习。您可以直接导入该系统的源代码并查看其中的注释,以了解如何实现bootstrap方法以及如何使用Django和Bootstrap构建管理系统。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Bootstrap自助抽样法的原理、应用与python实现](https://blog.csdn.net/qq_45259021/article/details/128721516)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python django+bootstrap实现用户管理系统](https://download.csdn.net/download/king154306777/10504989)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python bootstrap抽样
Python中的Bootstrap抽样是一种统计方法,用于通过从原始数据集中有放回地抽取样本来估计总体参数的分布。Bootstrap抽样的步骤如下:
1. 从原始数据集中有放回地抽取m个样本,形成Bootstrap样本集。这些样本被称为Bootstrap样本或重抽样样本。
2. 对每个Bootstrap样本计算所关心的统计量,例如均值、标准差等。
3. 重复步骤1和步骤2多次,通常重复次数为B次。
4. 根据得到的B个统计量,可以计算出Bootstrap均值和Bootstrap标准误。
在Python中,可以使用以下代码实现Bootstrap抽样:
```python
import numpy as np
def bootstrap(data, num_samples, statistics, alpha):
n = len(data)
idx = np.random.randint(0, n, size=(num_samples, n))
samples = data\[idx\]
stat = np.sort(statistics(samples, 1))
return (stat\[int((alpha/2)*num_samples)\], stat\[int((1-alpha/2)*num_samples)\])
```
其中,`data`是原始数据集,`num_samples`是抽样次数,`statistics`是计算统计量的函数,`alpha`是置信水平。函数返回的是Bootstrap抽样得到的置信区间。
参考文献:
\[1\] Python | Bootstrap采样实现
\[2\] 引用\[2\]
\[3\] 引用\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python | Bootstrap采样实现](https://blog.csdn.net/qq_27782503/article/details/109290089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Bootstrap自助抽样法的原理、应用与python实现](https://blog.csdn.net/qq_45259021/article/details/128721516)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Bootstrap采样方法的python实现](https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/50359104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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