学过统计学的同学应该对置信区间都有了解，置信区间又叫估计区间，是从概率来讲某个随机变量可能取的值的范围。那很多时候数据是不符合正态分布，或者是我们不知道样本总体是否符合正态分布，但是我们又需要求取置信区间时，就可以用到我们的今天的主角–在乐字节课堂上教的Bootstrap抽样的方法。Bootstrap是对样本进行有放回的抽样，抽样若干次(一般为1000次)，每次抽样的结果作为一个样本点，抽样100
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2023-08-18 13:48:34
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训练模型第一步要有样本，抽取样本的操作有以下几种方法：bootstrap, boosting, bagging 几种方法的联系Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。其核心思想和基本步骤如下： （1）
Python | Bootstrap采样实现1 什么是Bootstrap采样2 Bootstrap步骤3 为什么要进行Bootstrap采样4 采样的Python实现4.1 验证样本男女比例是否和总体一致4.2 模拟boostrap5 参考 1 什么是Bootstrap采样先来看看维基百科的定义： 即Bootstrap的定义是利用有限的样本经由多次重复抽样，建立起充足的样本，在机器学习中解决了样
Bootstrap又称自展法，是用小样本估计总体值的一种非参数方法，在进化和生态学研究应用十分广泛。例如进化树分化节点的自展支持率等。 在进行分析的时候，首先要做的就是，判断随机变量的类型，然后就是判断随机变量的数据服从什么分布。什么分布至关重要，因为它直接决定能不能分析。举例：如果进行方差分析，首先就要求正态分布，如
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2023-06-14 17:26:52
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统计学习导论(ISLR)小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生。文章目录统计学习导论(ISLR)5. 重采样方法5.1 交叉验证5.1.1 简单的验证集方法5.1.2 留一法交叉验证（LOOCV）5.1.3 K折交叉验证5.1.4 k折交叉验证的偏差方差权衡5.1.5 分类问题上的交叉验证5.2 Bootstrap5. 重采样方法重抽样方法是现代统计学中不可缺少的工具。通
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2023-08-28 12:36:42
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一、简单随机抽样将调查总体全部观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。 优点：操作简单，均数、率及相应的标准误计算简单。 缺点：总体较大时，难以一一编号。1、pandas随机抽样
DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)局限：
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2023-08-30 08:18:55
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写在前面总是搞不懂、记不住这些名字好像很厉害的算法思想，这篇文章主要写一下Bootstrap抽样和蒙特卡罗算法思想。一、Bootstrap抽样1、基本思想Bootstrap抽样的基本思想是在全部样本未知的情况下，借助部分样本的有放回多次抽样，构建某个估计的置信区间，抽象地说，通过样本得到的估计并没有榨干样本中的信息，bootstrap利用重采样，把剩余价值发挥在构建置信区间上。2、算法流程对于一个
# Bootstrap重抽样在R语言中的应用
Bootstrap是一种统计学中常用的重抽样方法，通过从原始数据中有放回地抽取样本来估计总体参数的分布。在R语言中，我们可以使用一些库来实现Bootstrap重抽样的功能，如boot和bootstrap等。本文将介绍Bootstrap重抽样的原理以及在R语言中的应用，并通过代码示例来演示具体的实现过程。
## Bootstrap重抽样原理
Boo
* cd "/Volumes/18210463169/---当 前 需 要 做 的 工 作---/广义倾向得分匹配法 学习 (GPS)"cd "G:\课件\2020年 硕士生计量课程材料\广义倾向得分匹配(GPS)模型\GPS示例代码"*---------------------------------------------------------set more off* 测试使用gpscor
（视频在Task4中已看完，主要写一下主要的几个问题）1.什么是Bootstrap?称为“自助法”，是指用原样本自身的数据抽样得出新的样本及统计量，是一类Monte Carlo方法，实质是对观测信息进行再抽样，进而对总体的分布特性进行统计推断。由于从总体中重复多次抽取样本常常是不方便甚至无法实施的，因此Bootstrap只从总体中抽取一次样本，再在这个样本中进行多次有放回地抽样，得到多个“样本的样
# 使用R语言进行Bootstrap抽样的内部验证
## 引言
在数据分析和统计建模中，验证模型的表现至关重要。内部验证是一种常用的方法，它能帮助我们评估模型在不同数据集上的稳健性。在很多情况下，由于样本量不足，我们需要采取重抽样技术来进行验证。Bootstrap是一种广泛使用的重抽样方法，本文将介绍如何利用R语言进行Bootstrap抽样来实现内部验证，并附带完整代码示例。
## 什么是B
置换检验置换检验步骤： （1）与参数方法类似，计算观测数据的t统计量，称为t0； （2）将两组数据放在一个组中； （3）随机分配一半到A处理中，分配一半到B处理中； （4）计算并记录新观测的t统计量； （5）对每一种可能的随机分配重复步骤（3）~（4）； （6）将所有情况下的t统计量按升序排列，这便是基于样本数据的经验分布； （7）如果t0落在经验分布中间95%部分的外
一、什么是Bootstrapping？ 中文翻译也叫“自助法(自举法)”。 类似于给鞋子穿鞋带，把鞋带穿进去在穿出来再穿进去。 举个例子，一个总体有五十人，没有办法直接测量总体的情况，我们就从总体中抽取一些样本，用抽取到的样本去评估总体。 &n
Bootstrap：在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法
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2023-10-26 15:33:44
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Regression：Case Study问题的导入：预测宝可梦的CP值Estimating the Combat Power(CP) of a pokemon after evolution我们期望根据已有的宝可梦进化前后的信息，来预测某只宝可梦进化后的cp值的大小确定Senario、Task和ModelSenario首先根据已有的data来确定Senario，我们拥有宝可梦进化前后cp值的这样
常见的数据校验方法 1. 校验是什么校验,是为保护数据的完整性，用一种指定的算法对原始数据计算出的一个校验值。当接收方用同样的算法再算一次校验值，如果两次校验值一样，表示数据完整。 2. 最简单的校验实现方法：将原始数据和待比较的数据直接进
通常所说的采样指的是下采样，也就是对信号的抽取。其实，上采样和下采样都是对数字信号进行重采，重采的采样率与原来获得该数字信号（比如从模拟信号采样而来）的采样率比较，大于原信号的称为上采样，小于的则称为下采样。上采样的实质也就是内插或插值。下采样的定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。下采样就是抽取，是多速率信号处理中的基本内容之一。上采样是下采样的逆过程，也
作者：大山里人前言道德经云：”道生一，一生二，二生三，三生万物“。学习知识亦是如此，一个概念衍生出两个概念，两个概念演化出更小的子概念，接着衍生出整个知识体系。笔者结合自己对统计学和概率论知识的理解写了这篇文章，有以下几个目标目标一：构建出可以让人理解的知识架构，让读者对这个知识体系一览无余目标二：尽l量阐述每个知识在数据分析工作中的使用场景及边界条件目标三：为读者搭建从“理论”到“实践"的桥梁概
学习目标目标 知道总体、样本、样本大小、样本数量 知道样本统计量和总体统
原创
2023-01-12 11:12:58
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遇到的问题
在处理数据过程中，遇到需要取(n)个数的问题，而当样本量过大的时候，就不能简单的take(n)，这类问题一般有两种情况：
有序取 TopN
无序取 N
先来讨论无序取N的情况：
sample函数
sample(boolean, fraction,seed) : 按比例抽取
返回一个新的RDD
withReplacement：元素可以多次抽样(在抽样时替换)
