double bootstrap
时间: 2024-08-15 13:08:34 浏览: 99
Bootstrap基本样式学习笔记之按钮(4)
double bootstrap,也称为自举加权法或双倍自举法,是一种统计学中用于估计置信区间或模型参数不确定性的方法。它通常应用于小样本或者非正态分布的数据,尤其是在没有明确概率分布的情况下。该方法包括两个步骤:
1. **第一步:标准单层bootstrap** - 从原始数据中通过有放回抽样生成多个样本副本,每个副本与原样本大小相同。对这些副本应用所需的方法或模型,比如回归、比例等。
2. **第二步:针对第一步的结果进行再采样** - 对于每一个统计量(如估计的均值、标准误差),同样地,从所有单层bootstrapped结果中进行有放回抽取,生成新的置信区间的估计。这个过程称为“内层”自举。
双重Bootstrap的主要优势在于其灵活性,能处理复杂的数据情况,并且可以捕捉到数据的异方差性和自相关性。然而,计算成本相对较高,因为需要对原始数据进行两次抽样。
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