Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? ✅ Mới nhất

Kinh Nghiệm về Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? Mới Nhất

Bùi Trường Sơn đang tìm kiếm từ khóa Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? được Update vào lúc : 2022-12-19 06:05:10 . Với phương châm chia sẻ Bí kíp Hướng dẫn trong nội dung bài viết một cách Chi Tiết Mới Nhất. Nếu sau khi đọc nội dung bài viết vẫn ko hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Tác giả lý giải và hướng dẫn lại nha.
và trình bày hiệu suất cao kết quả thu được từ tài liệu. Những phương pháp này rất quan trọng để đưa ra quyết định và Dự kiến, mặc dầu đó là Dự kiến nhu yếu của người tiêu dùng đối với sản phẩm, sử dụng khai thác văn bản để lọc email rác hoặc đưa ra quyết định theo thời gian thực trong ô tô tự lái 

Thống kê Bootstrapping được xác định

Thống kê Bootstrapping là một hình thức kiểm tra giả thuyết liên quan đến việc lấy mẫu lại một tập tài liệu để tạo ra vô số mẫu mô phỏng. Những mẫu đó được sử dụng để tính toán sai số chuẩn, khoảng chừng tin cậy và để kiểm tra giả thuyết. Cách tiếp cận này được cho phép bạn tạo một mẫu đúng chuẩn hơn từ một tập tài liệu nhỏ hơn so với phương pháp truyền thống.  

Nội dung chính Show

Thống kê Bootstrapping được xác địnhThống kê Bootstrapping là gì?Thống kê Bootstrapping hoạt động và sinh hoạt giải trí như vậy nàoƯu điểm của Thống kê BootstrappingLàm thế nào để tạo một mẫu bootstrap?Bootstrapping với ví dụ là gì?Bootstrapping là gì và nó hoạt động và sinh hoạt giải trí ra làm sao?Một bản phân phối bootstrap được xây dựng ra làm sao?

Hầu hết thời gian khi bạn tiến hành nghiên cứu và phân tích, việc thu thập tài liệu từ toàn bộ dân số là không thực tế. Điều này hoàn toàn có thể là vì hạn chế về ngân sách và/hoặc thời gian, trong số những yếu tố khác. Thay vào đó, một tập hợp con của dân số được lấy và thông tin rõ ràng được thu thập từ tập hợp con đó để tìm hiểu thêm về dân số.  

Hình minh họa so sánh phương pháp thống kê truyền thống (trên) với phương pháp bootstrapping (dưới). . Hình ảnh. Trist'n Joseph

Điều này nghĩa là thông tin đúng chuẩn phù hợp hoàn toàn có thể thu được nhanh gọn và tương đối rẻ từ một mẫu được lấy thích hợp. Tuy nhiên, nhiều yếu tố hoàn toàn có thể ảnh hưởng đến việc một mẫu phản ánh dân số tốt ra làm sao và do đó ảnh hưởng đến tính hợp lệ và độ tin cậy của những kết luận. Vì điều này, tất cả chúng ta hãy nói về số liệu thống kê bootstrapping.

Minh họa phương pháp lấy mẫu thống kê truyền thống. . Hình ảnh. Trist'n Joseph

 

Thống kê Bootstrapping là gì?

“Bootstrapping là một quy trình thống kê lấy mẫu lại một tập tài liệu để tạo nhiều mẫu mô phỏng. Quá trình này được cho phép tính toán sai số chuẩn, khoảng chừng tin cậy và kiểm tra giả thuyết,” theo bài đăng trên số liệu thống kê khởi động của nhà thống kê Jim Forst.

Phương pháp bootstrapping là một phương pháp thay thế cực kỳ hữu ích cho phương pháp kiểm tra giả thuyết truyền thống, vì nó khá đơn giản và nó giảm thiểu một số trong những cạm bẫy gặp phải trong phương pháp truyền thống.  

Suy luận thống kê thường nhờ vào phân phối lấy mẫu và sai số chuẩn của đối tượng quan tâm. Cách tiếp cận truyền thống, hay cách tiếp cận mẫu lớn, lấy một mẫu có kích thước n từ tổng thể và mẫu đó được sử dụng để ước tính tổng thể để sau đó đưa ra kết luận . Trong thực tế, chỉ có một mẫu đã được quan sát.

“Bootstrapping là một quy trình thống kê lấy mẫu lại một tập tài liệu để tạo ra nhiều mẫu mô phỏng. ”

Tuy nhiên, phân phối lấy mẫu là một tập hợp lý thuyết của tất cả những ước tính hoàn toàn có thể có nếu tổng thể được lấy mẫu lại. Lý thuyết nói rằng, trong những điều kiện nhất định như cỡ mẫu lớn, phân phối lấy mẫu sẽ xấp xỉ thông thường và độ lệch chuẩn của phân phối sẽ bằng với sai số chuẩn. Nhưng điều gì xảy ra nếu cỡ mẫu không đủ lớn? . Điều này gây trở ngại vất vả cho việc xác định sai số chuẩn của ước tính và khó rút ra kết luận hợp lý từ tài liệu

tin tức thêm về Thống kê. Khoảng tin cậy. Giải thích

 

Thống kê Bootstrapping hoạt động và sinh hoạt giải trí ra làm sao

Một minh họa về cách bootstrapping hoạt động và sinh hoạt giải trí. . Hình ảnh. Trist'n Joseph

Trong phương pháp bootstrapping, một mẫu có kích thước n được lấy từ dân số. Hãy gọi đây là mẫu S. Sau đó, thay vì sử dụng lý thuyết để xác định tất cả những ước tính hoàn toàn có thể, phân phối lấy mẫu được tạo ra bằng phương pháp lấy mẫu lại những quan sát với sự thay thế từ S m times, with each resampled set having n observations. Now, if sampled appropriately, S phải đại diện cho tổng thể. Do đó, bằng phương pháp lấy mẫu lại S m lần có thay thế, sẽ như thể m samples were drawn from the original population, and the estimates derived would be representative of the theoretical distribution under the traditional approach. 

Việc tăng số lượng mẫu lại, m, sẽ không làm tăng lượng thông tin trong tài liệu. Nghĩa là, lấy mẫu lại bộ ban đầu 100.000 lần không hữu ích hơn lấy mẫu lại 1.000 lần. Lượng thông tin trong tập hợp phụ thuộc vào kích thước mẫu, n, sẽ không đổi trong mỗi lần lấy mẫu lại. Khi đó, quyền lợi của nhiều mẫu lại là để đã có được ước tính tốt hơn về phân phối lấy mẫu.

Giới thiệu về số liệu thống kê bootstrapping. . Băng hình. StatQuest với Josh Starmer

tin tức thêm về Khoa học tài liệu. Giải thích về quá trình Poisson và phân phối Poisson (Với những thiên thạch. )

 

Ưu điểm của Thống kê Bootstrapping

So sánh những kết quả thu được từ cách tiếp cận truyền thống và cách tiếp cận bootstrapping. . Hình ảnh. Trist'n Joseph

Bây giờ tất cả chúng ta đã hiểu cách tiếp cận bootstrapping, cần lưu ý rằng những kết quả thu được về cơ bản giống với kết quả của phương pháp truyền thống. Ngoài ra, phương pháp bootstrapping sẽ luôn hoạt động và sinh hoạt giải trí vì nó không giả định bất kỳ phân phối tài liệu cơ bản nào

Điều này trái ngược với cách tiếp cận truyền thống vốn giả định về mặt lý thuyết rằng tài liệu được phân phối thông thường. Biết phương pháp hoạt động và sinh hoạt giải trí của phương pháp bootstrapping, bạn hoàn toàn có thể thắc mắc, liệu phương pháp bootstrapping có phụ thuộc quá nhiều vào tài liệu quan sát được không? . Và vì điều này, thật hợp lý khi nhận định rằng một ngoại lệ sẽ làm sai lệch những ước tính từ bộ sưu tập lại.

“Ưu điểm của bootstrapping là nó là một cách đơn giản để rút ra những ước tính về sai số chuẩn và khoảng chừng tin cậy, đồng thời nó thuận tiện vì nó tránh được ngân sách lặp lại thử nghiệm để lấy những nhóm tài liệu được lấy mẫu khác. ”

Mặc dù điều này là đúng, nhưng nếu phương pháp truyền thống được xem xét, thì một ngoại lệ trong tập tài liệu cũng tiếp tục làm sai lệch giá trị trung bình và làm tăng sai số chuẩn của ước tính. Mặc dù hoàn toàn có thể mê hoặc khi nghĩ rằng một ngoại lệ hoàn toàn có thể xuất hiện nhiều lần trong tài liệu được lấy mẫu lại và làm sai lệch kết quả và do đó, làm cho phương pháp truyền thống trở nên tốt hơn, phương pháp khởi động phụ thuộc nhiều vào tài liệu như phương pháp truyền thống.  

“Ưu điểm của bootstrapping là nó là một cách đơn giản để lấy được những ước tính về sai số chuẩn và khoảng chừng tin cậy, đồng thời nó thuận tiện vì nó tránh được ngân sách lặp lại thử nghiệm để lấy những nhóm tài liệu được lấy mẫu khác. Mặc dù không thể biết khoảng chừng tin cậy thực sự cho hầu hết những vấn đề, nhưng bootstrapping nhất quán về mặt tiệm cận và đúng chuẩn hơn so với việc sử dụng những khoảng chừng chuẩn thu được bằng phương pháp sử dụng phương sai mẫu và giả định về tính quy tắc,” theo tác giả Graysen Cline trong book, Nonparametric Statistical Methods Using R.

Cả hai cách tiếp cận đều yêu cầu sử dụng bộ sưu tập được rút ra thích hợp để suy luận về quần thể. Tuy nhiên, sự khác lạ lớn số 1 giữa hai phương pháp này là cơ chế đằng sau việc ước tính phân phối lấy mẫu. Quy trình truyền thống yêu cầu người ta phải có thống kê kiểm tra thỏa mãn những giả định rõ ràng để đạt được kết quả hợp lệ và điều này phần lớn phụ thuộc vào thiết kế thử nghiệm. Cách tiếp cận truyền thống cũng sử dụng lý thuyết để cho biết thêm thêm phân phối lấy mẫu sẽ ra làm sao, nhưng kết quả sẽ thất bại nếu những giả định của lý thuyết không được đáp ứng

Mặt khác, phương pháp bootstrapping lấy tài liệu mẫu ban đầu và sau đó lấy mẫu lại để tạo ra nhiều mẫu [mô phỏng]. Cách tiếp cận này sẽ không nhờ vào lý thuyết vì hoàn toàn có thể quan sát được phân phối lấy mẫu và bạn không phải lo ngại về bất kỳ giả định nào. Kỹ thuật này được cho phép ước tính đúng chuẩn số liệu thống kê, điều này rất quan trọng khi sử dụng tài liệu để đưa ra quyết định

Làm thế nào để tạo một mẫu bootstrap?

Lấy mẫu Bootstrap trong R . Lấy mẫu lại tài liệu với n lần thay thế Tính toán thống kê mong ước n lần để tạo phân phối thống kê ước tính Xác định lỗi tiêu chuẩn/khoảng chừng tin cậy cho thống kê bootstrapped từ bản phân phối bootstrapped

Bootstrapping với ví dụ là gì?

Khởi động là một thuật ngữ được sử dụng trong marketing thương mại để chỉ quá trình chỉ sử dụng những nguồn lực hiện có, ví dụ như tiền tiết kiệm thành viên, thiết bị máy tính thành viên và không khí nhà để xe, để khởi đầu và phát triển một doanh nghiệp. . .

Bootstrapping là gì và nó hoạt động và sinh hoạt giải trí ra làm sao?

Bootstrapping mô tả tình huống trong đó một người marketing thương mại thành lập công ty với ít vốn, nhờ vào tiền chứ không phải đầu tư bên phía ngoài . Một thành viên được cho là đang khởi nghiệp khi họ nỗ lực thành lập và xây dựng một công ty từ nguồn tài chính thành viên hoặc lệch giá hoạt động và sinh hoạt giải trí của công ty mới.

Một bản phân phối bootstrap được xây dựng ra làm sao?

Để xây dựng phân phối bootstrap cho độ cao trung bình, trước tiên chúng tôi sẽ chọn ngẫu nhiên một thành viên từ mẫu đó và ghi lại độ cao của tớ. Sau đó, với thành viên đó được đưa trở lại mẫu, chúng tôi sẽ chọn ngẫu nhiên một thành viên thứ hai và ghi lại độ cao của tớ

Tải thêm tài liệu liên quan đến nội dung bài viết Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? programming bootstrap

Review Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? ?

Bạn vừa Read Post Với Một số hướng dẫn một cách rõ ràng hơn về Video Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? tiên tiến nhất

Share Link Down Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? miễn phí

Người Hùng đang tìm một số trong những Share Link Cập nhật Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? Free.

Giải đáp thắc mắc về Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping?

Nếu sau khi đọc nội dung bài viết Làm thế nào để bạn thực hiện bootstrapping? vẫn chưa hiểu thì hoàn toàn có thể lại Comments ở cuối bài để Ad lý giải và hướng dẫn lại nha #Làm #thế #nào #để #bạn #thực #hiện #bootstrapping - 2022-12-19 06:05:10