泊松自助法（Poisson Bootstrap Sampling）：大型数据集上的自助抽样
自助抽样可以根据收集的样本推断总体的统计特征(如均值、十分位数、置信区间)。泊松自助抽样（Poisson Bootstrap Sampling）是一种用于统计分析中的重采样技术，特别是在机器学习和数据科学中用于模型评估和误差估计。这种方法的一个特点是保留了样本中数据点出现的自然波动，而不是像传统的自助法那样平均采样，因此在某些特定应用中更为准确。 为了深入研究泊松自助法，我们首先来介绍经典...
r语言Bootstrap自助法重采样构建统计量T抽样分布近似值可视化|代码分享
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33939 统计量T是数据的一个函数，不依赖于任何未知参数（即我们可以根据数据计算得到它）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 这意味着给定数据值x1,x2,⋯,xn，统计量T就是一个"数字"。然而，在观察到数据之前，"数据"是随机变量X1,X2,⋯,Xn，而我们的统计量T作为随机变量的函数，也是一个随...
R语言缺失数据变量选择LASSO回归：Bootstrap重（再）抽样插补和推算
全文链接：http://tecdat.cn/?p=30726 在存在缺失数据的情况下，需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。我们专注于可以与插补相结合的随机和变量选择方法的缺失方法（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 我们围绕自举Bootstrap插补和稳定性选择技术进行一些咨询，帮助客户解决独特的业务问题，后者是为完全观察...
【视频】什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例|数据分享
全文链接：http://tecdat.cn/?p=21625 自抽样统计是什么以及为什么使用它？ 本文将自抽样方法与传统方法进行比较，并了解它为何有用。并在R语言软件中通过对汽车速度和制动距离数据（查看文末了解数据获取方式）进行线性回归预测来实践它。 统计学是从数据中学习的科学。统计知识有助于收集数据的正确方法，使用正确的方法分析数据，并有效地呈现从数...
数据分享|R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=27505 本文展示了如何使用 R 构建Bootstrap自举置信区间的示例。还强调了 R 包 ggplot2 用于图形的用途。但是，在学习Bootstrap程序和 R 语言时，学习如何在没有包的情况下从头开始应用Bootstrap程序有助于更好地理解 R 的工作原理并加强对Bootstrap的概念理解。 具有...
R语言BOOTSTRAP(自举法，自抽样法)估计回归模型置信区间分析股票收益
介绍 假设你做了一个简单的回归，现在你有了你的 . 您想知道它是否与（例如）零显著不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软...
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