Re: [問題] Monte carlo and bootstrap
※ 引述《yhliu.bbs@bbs.wretch.cc (老怪物)》之銘言：
: ※ 引述《htio.bbs@ptt.cc (htio)》之銘言：
: > 有關 bootstrap 和 monte carlo 的觀念,好像之前有人問.
: > 我不知道自己的觀念對不對,所以問問大家.
: > Monte carlo:
: > 是一種近似估計方法,所以精確來說,應該叫Monte carlo estimate.
: > 當隨機的實驗次數越多時,實驗的結果會根據LLN接近真實值,事實上BENOULLI投幾千次
: > 銅板得出p=0.5就是一個Monte Carlo Estimation.
: 甚麼樣的近似估計? 估計甚麼?
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
抱歉,我觀念模糊,就是不太懂囉.真的不太懂拉.
: > Bootstrap:
: > Bootstrap是一個方法論(methodology),是由幾種方法組成的,包括 Resampling,
: > Plug-in estimator, Empirical distribution的概念,Monte carlo.
: > Bootstrap是說,如果我們不知道某統計量的分配,變異程度,我們可以從樣本中
: > 取出很多組bootstrap sample(Re-sampling method),算出相對的統計量,
: > 透過Monte carlo 近似,bootstrap distribution分配應該會和統計量真正的
: > distribution很像.
: 為甚麼?
: 先把 Monte Carlo 真正用在甚麼地方弄清楚吧!
: 也去了解一下 bootstrap 究竟怎麼做吧!
: 怎麼做的都說不清楚, 弄一堆名詞唬人?
比如說:我們現在有一堆sample, (x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...(xn,yn)
我們現在要估計R相關係數,我們當然會用樣本的r相關係數去算.
可是我們並不知道r的抽樣分配,同時也不知道r統計量的精確度.
我們綵取bootstrap估計.
1:) 從原樣本(x1,y1),...(xn,yn)自重抽樣取k組,樣本數為n的樣本
(k組boostrap sample,建議k至少是200以上)
2:) 每組樣本算出各自的r相關係數.我們得到k個r相關係數.
3:) 然後我們根據k個r相關係數做一個直方圖,
直方圖在bootstrap 樣本夠大的時候,形成一個輿真實r抽樣分配的圖形.
如果我們要求r的精確度,我們可以用boostrap estimate of standard error
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 140.119.199.85
討論串 (同標題文章)
本文引述了以下文章的的內容：
完整討論串 (本文為第 3 之 5 篇)：