bootstrap实例教程 统计中的Bootstrap方法是指什么？

统计中的Bootstrap方法是指什么？

bootstrap方法可以根据给定原始样本的观测信息推断种群的分布特征，不需要额外的信息。Efron（1979）认为该方法也是一种非参数统计方法。

Bootstrap方法从观测数据开始，没有任何分布假设。对于统计学中的参数估计和假设检验问题，用bootstrap方法计算的统计量数据集可以反映统计量的抽样分布，即产生经验分布。这样，即使对总体分布不确定，也可以近似估计分布，从分布中可以得到不同置信水平对应的分位数，这就是所谓的临界值，可以进一步用于假设检验。因此，bootstrap方法可以解决许多传统统计分析方法无法解决的问题。在bootstrap的实现过程中，计算机的地位不容忽视（Diaconis等人，1983），因为bootstrap涉及大量的仿真计算。可以说，如果没有计算机，bootstrap理论只能是一句空话。随着计算机的快速发展和计算速度的提高，计算时间大大缩短。当数据分布假设过于牵强或解析公式难以推导时，bootstrap为解决这一问题提供了另一种有效的方法。因此，该方法在生物科学研究中具有一定的价值和现实意义。在非参数统计中，估计统计量的方差然后估计区间是一种重要的统计方法，也称为bootstrap方法。重采样技术是从原始样本中提取一定数量的样本（由自己给定）。此过程允许重复采样。（2） 根据提取的样本计算给定的统计量t。（3） 重复上述n次（一般超过1000次）得到n个统计量T。（4）计算上述n个统计量T的样本方差得到统计量的方差应该说bootstrap是现代统计学中流行的一种统计方法，在小样本情况下效果很好。通过方差估计可以构造置信区间，进一步扩大了置信区间的应用范围。比如想知道池塘里鱼的数量，可以取n条鱼，做标记，放回池塘重复取样，取M次，每次取n条鱼，每次调查标记鱼的比例，综合M次的比例，计算统计。

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