bootstrap sample
时间: 2024-06-07 08:03:12 浏览: 11
bootstrap sample是从原始数据集中随机有放回地抽取n个样本数据来构造一个新的数据集,其目的是通过构造新数据集来估计原始数据集的统计量。使用Bootstrap方法的目的是使我们能够直接从数据中获得有关统计量的信息,而无需在假定任何特定的概率模型的情况下进行推断。
Bootstrap sample的生成步骤如下:
1. 从原始数据集中随机选取一个初始样本,将该样本添加到Bootstrap sample数据集中。
2. 重复抽取n个样本直到Bootstrap sample数据集中有n个样本。
下面是一个Bootstrap sample的python实现:
```python
import random
def bootstrap_sample(data, n):
sample = []
for i in range(n):
index = random.randint(0, len(data)-1)
sample.append(data[index])
return sample
```
上述代码中,输入参数data是一个原始的数据集,n是Bootstrap sample的大小。函数通过循环n次,每次从数据集中随机抽取一个数据,将其添加到Bootstrap sample数据集中。最后返回Bootstrap sample数据集。
相关问题
bootstrap 扩充
Bootstrap是一种统计学方法,用于通过从原始数据集中进行有放回抽样来估计统计量的分布。它可以用于估计参数的置信区间、计算假设检验的p值以及生成预测模型的不确定性估计。
在机器学习中,Bootstrap可以用于小样本扩充问题。通过从原始数据集中进行有放回抽样,可以生成多个新的数据集,每个数据集都与原始数据集具有相同的大小。这些新的数据集可以用于增加训练样本的数量,从而改善模型的性能和泛化能力。
然而,需要注意的是,Bootstrap扩充并不总是适用于所有机器学习问题。它的有效性取决于数据集的特性和具体的机器学习算法。在某些情况下,Bootstrap扩充可能会导致过拟合或不准确的结果。因此,在使用Bootstrap扩充之前,需要仔细评估其适用性并进行实验验证。
以下是一个使用Bootstrap扩充的示例代码:
```python
import numpy as np
# 原始数据集
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 生成新的数据集
bootstrap_samples = []
for _ in range(100):
bootstrap_sample = np.random.choice(data, size=len(data), replace=True)
bootstrap_samples.append(bootstrap_sample)
# 打印新的数据集
for bootstrap_sample in bootstrap_samples:
print(bootstrap_sample)
```
这段代码将原始数据集进行100次有放回抽样,生成100个新的数据集。每个新的数据集都与原始数据集具有相同的大小,并且可以用于扩充小样本数据。
bootstrap所问数据
bootstrap是一种统计学方法,用于通过从原始数据集中进行有放回抽样来估计统计量的分布。它可以用于估计均值、方差、置信区间等。
在引用中提到了使用bootstrap来估计均值的差异。具体来说,可以使用bootstrap来估计联系变量(每周每个学生练习的小时数)的均值差异。
在引用中提到了使用bootstrap的百分位数来构建置信区间。具体来说,可以通过从bootstrap分布中选择与所需置信水平相对应的百分位数来构建置信区间。
以下是使用bootstrap估计均值差异和构建置信区间的示例代码:
```python
import numpy as np
# 原始数据集
data = [2, 4, 6, 8, 10]
# bootstrap抽样次数
= 1000
# 用于存储bootstrap样本均值的数组
bootstrap_means = np.zeros(B)
# 进行bootstrap抽样和计算样本均值
for i in range(B):
bootstrap_sample = np.random.choice(data, size=len(data), replace=True)
bootstrap_means[i] = np.mean(bootstrap_sample)
# 估计均值差异
mean_difference = np.mean(bootstrap_means) - np.mean(data)
# 构建置信区间
confidence_interval = np.percentile(bootstrap_means, [2.5, 97.5])
print("均值差异: ", mean_difference)
print("置信区间: ", confidence_interval)
```
这段代码首先定义了原始数据集`data`,然后使用bootstrap方法进行1000次抽样,并计算每个bootstrap样本的均值。最后,通过计算bootstrap样本均值的均值与原始数据集均值之间的差异来估计均值差异,并使用bootstrap样本均值的百分位数构建置信区间。
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