Bootstrapping -Verdrückungsdaten

1. Kann eine Bootstrap -Verteilung verzerrt werden??
2. Nimmt Bootstrapping eine Normalverteilung an??
3. Ist Bootstrapping unvoreingenommen?
4. Was ist das Problem mit Bootstrapping?

Kann eine Bootstrap -Verteilung verzerrt werden??

Die Bootstrap -Verteilung ist positiv verzerrt (nach rechts verzerrt), was korrekt darauf hindeutet, dass die Abtastverteilung des Mittelwerts asymmetrisch ist. Dies ist korrekt, da wir die Daten aus einer lognormalen Verteilung und nicht aus einer Normalverteilung zeichnen, wie durch die T-Verteilung in Abbildung 1b angenommen wird.

Nimmt Bootstrapping eine Normalverteilung an??

Bootstrapping macht keine Annahmen über die Verteilung Ihrer Daten. Sie probieren Ihre Daten ledig. Dann arbeiten Sie mit dieser Verteilung, was auch immer es sein mag, wie wir es im Beispiel getan haben.

Ist Bootstrapping unvoreingenommen?

Wie Jackknife -Statistiken wird nicht angenommen. Stattdessen wird davon ausgegangen, dass die Bootstrap -Statistik (statistikstatistik ^* ) liefert eine ähnlich voreingenommene Schätzung der Stichprobenstatistik.

Was ist das Problem mit Bootstrapping?

Es führt keine Verzerrungskorrekturen durch usw. durch. Es gibt kein Heilmittel für kleine Probengrößen. Bootstrap ist leistungsfähig, aber es ist keine Magie - es kann nur mit den Informationen im Originalproben funktionieren. Wenn die Proben nicht für die gesamte Bevölkerung repräsentativ sind, ist Bootstrap nicht sehr genau.