摘 要: | 一、Bootstrap方法简介Bootstrap方法是美国统计学家Bradley·Efron在1979年提出的一种处理非参数统计推断问题的方法。它的一般提法是:已知来自总体(Y,(?),F)的简单随机样本Y_n=(y_1,y_2,…,Y_n),其中F是一未知的分布函数。设R(Y_n,F)是我们感兴趣的样本函数,我们欲得到R(Y_n,f)的某些信息,如:R(Y_n,F)的分布函数、E_FR、Var_FR或P_F(R<2)等等;下标F表示在分布函数F下求期望、方差或概率。所谓Bootstrap方法,就是用样本Y_n构造出F的极大似然估计(?)_n(一般就用样本Y_n的经验分布函数F_n来近似);然后,从F_n中抽出大小为n的简单随机样本Y_n~*=(Y_1~*,Y_2~*,
|