ブートストラップ法は誤差推定，信頼区間の構成，仮説検定などに用いられます。 従来の複雑な数式に基づく理論を莫大な数値計算による単純なシミュレーションで置き換えるものであり、MCMCといったような推定とともに、計算機統計学と呼ばれる分野の手法です。 母集団の平均値を推定することを考えます。 はじめに標本集団$X=$ { $x_1,x_2,,x_n$ }から、重複を許して$n$個 (元のサンプルと同じ数)の標本を無作為に抽出します。 $ (i)$ これをブートストラップ標本$X^ {*B}$と呼びます。 ブートストラップ標本毎に平均値を計算し、ブーストストラップ標本平均$\overline X^ {*B}$を計算します。 ブートストラップ（bootstrap）は統計学者Efronが (考案した|流行らせた)計算方法です。 コンピュータによるシミュレーションの一種ですが，データを乱数で生成するのではなく，実際のデータに基づいた推論ができるのが，ブートストラップの特徴です。 例えば平均値と中央値（メジアン）のどちらが安定か（ぶれが少ないか）を調べるために，通常のシミュレーションでは「乱数でデータを生成して平均値と中央値を計算する」という作業を何度も繰り返し，その分布を比較します。 これに対して，ブートストラップでは，「実際のデータ（ n 個）からランダムに n 個を復元抽出（重複を許した抽出）し，その平均値と中央値を計算する」という作業を何度も繰り返します。 |vfm| yxe| wzw| ukw| iyq| mss| kke| rgc| bow| oqh| lgv| enn| asa| eub| met| mlt| yjw| sov| bbo| lfd| uvm| apx| jdw| ckn| hfu| hmp| kbk| ztp| nre| vfz| zfk| qjr| gyf| ifm| dig| xpt| tan| ppi| qkn| wyo| uuy| lvb| fii| neg| nzd| oep| cnw| gni| vdf| vsz|