
什么是bootstrap?
Bootstrap又稱自展法,是用小樣本估計(jì)總體值的一種非參數(shù)方法,在進(jìn)化和生態(tài)學(xué)研究中應(yīng)用十分廣泛。例如進(jìn)化樹分化節(jié)點(diǎn)的自展支持率等。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
Bootstrap的思想,是生成一系列bootstrap偽樣本,每個(gè)樣本是初始數(shù)據(jù)有放回抽樣。"數(shù)據(jù)分析師"通過對(duì)偽樣本的計(jì)算,獲得統(tǒng)計(jì)量的分布。例如,要進(jìn)行1000次bootstrap,求平均值的置信區(qū)間,可以對(duì)每個(gè)偽樣本計(jì)算平均值。這樣就獲得了1000個(gè)平均值。對(duì)著1000個(gè)平均值的分位數(shù)進(jìn)行計(jì)算, 即可獲得置信區(qū)間。已經(jīng)證明,在初始樣本足夠大的情況下,bootstrap抽樣能夠無(wú)偏得接近總體的分布。
下面是一個(gè)實(shí)例:
例如,假設(shè)有一批產(chǎn)品,隨機(jī)抽出30個(gè),使用壽命(天數(shù))如下,試用bootstrap的方法估計(jì)這批產(chǎn)品壽命95%的置信區(qū)間。
dat <- c(119,120,131,209,210,337,332,287,146,1
29,232,169,208,253,142,105,419,179,
324,287,115,132,308,356,286,221,204,
105,45,245)
圖1 初始數(shù)據(jù)的頻數(shù)直方圖
### 查看原始數(shù)據(jù)的頻數(shù)直方圖
hist(dat, col = “gray”)
#生成一個(gè)存儲(chǔ)器
boot.sample <- list()
## 循環(huán)1000次,有放回的抽樣,每次生成的
## 新樣本存儲(chǔ)在boot.sample中
for(i in 1:1000){
boot.sample[[i]] <- sample(dat,size = 30, replace = TRUE)
}
## 求每個(gè)樣本的mean,結(jié)果為1000個(gè)bootstrap樣本的mean
boot.mean <- unlist(lapply(boot.sample, mean))
## 頻數(shù)直方圖
hist(boot.mean, col = “gray”)
## 求95%的置信區(qū)間
CI95 <- quantile(boot.mean, probs = c(0.025, 0.975))
## 在頻數(shù)直方圖上加置信區(qū)間 cda數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
abline(v = CI95, col = “red”)
圖2 Bootstrap 1000個(gè)偽樣本平均值的頻數(shù)直方圖
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