Bootstrap方法在仿真输出分析中的置信区间估计

"这篇论文研究了在仿真输出分析中如何使用Bootstrap估计方法来构建置信区间，以此克服传统统计分析方法的局限性。作者包括邹志红、张正军和冯允成，来自北京航空航天大学管理学院。文章指出，Bootstrap方法能够提供更准确的点估计和置信区间，并通过M/M/1排队系统的仿真实验验证了其优越性，显示了相比传统方法更高的仿真精度。" Bootstrap是一种非参数统计方法，它通过从原始样本中多次重抽样（即自助采样）来估计统计量的分布，特别是当样本分布未知或者不符合常规分布假设时。在仿真输出分析中，Bootstrap方法可以用来估计感兴趣的性能指标的置信区间，而无需依赖于特定的数据分布假设。 论文首先介绍了Bootstrap方法的基本原理和步骤，这些步骤包括：(1)从原始数据集中随机抽取样本，形成新的样本集；(2)基于新样本集计算性能测度的估计值；(3)重复上述过程多次，形成大量的估计值集合；(4)通过这个集合构建估计值的分布；(5)最后，根据该分布确定置信区间。 对于传统的统计方法，如z或t统计量，它们通常假设样本的抽样分布为正态，这在小样本或非正态分布的情况下可能不适用。Bootstrap方法则不受这些限制，因为它直接利用了数据本身的特性，因此在处理非正态或复杂分布的数据时更为有效。 论文通过M/M/1排队系统的仿真实验，展示了Bootstrap方法在估计服务时间、等待时间等性能指标的置信区间时的优势。实验结果证明，Bootstrap方法不仅提供了合理且准确的点估计，还能够建立有效的置信区间，显著提高了仿真输出分析的精度。 关键词：仿真输出分析、再抽样、Bootstrap方法、置信区间。这些关键词表明了论文的核心内容，涉及了如何利用Bootstrap方法改进仿真研究中的统计分析，特别是在置信区间估计上的应用。 总结来说，这篇论文的研究对于理解和改善仿真模型的评估具有重要意义，Bootstrap方法的引入为解决传统统计方法在仿真输出分析中的局限性提供了一个有力的工具。