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                                                                  【百盈时时彩app】bootstrap置信区间如何求-Bootstrap教程

                                                                  bootstrap置信区间:

                                                                  假设总体的分布F未知,但有一个容量为n的来自分布F的数据样本,自这一样本按有放回抽样的方法抽取一个容量为n的样本,这种样本称为bootstrap样本。相继地、独立地自原始样本中抽取很多个bootstrap样本,利用这些样本对总体F进行统计推断,这种方法称为非参数bootstrap方法,又称自助法。

                                                                  使用bootstrap方法可以求得变量(参数)的置信区间,称作bootstrap置信区间。

                                                                  bootstrap置信区间:

                                                                  使用Python计算bootstrap置信区间:

                                                                  这里以一维数据为例,取样本均值作为样本估计量)。代码如下:

                                                                  import numpy as npdef average(data):    return sum(data) / len(data)def bootstrap(data, B, c, func):    """    计算bootstrap置信区间    :p]aram data: array 保存样本数据    :param B: 抽样次数 通常B>=1000    :param c: 置信水平    :param func: 样本估计量    :return: bootstrap置信区间上下限    """    array = np.array(data) ,   n = len(array)    sample_result_arr = []    for i in range(B):        index_arr = np.random.randint(0, n, size=n)        data_sample = array[index_arr]        sample_result = func(data_sample)        sample_result_arr.append(sample_result)    a = 1 - c    k1 = int(B * a / 2)    k2 =( int(B * (1 - a / 2))    auc_sample_arr_sorted = sorted(sample_result_arr)    lower = auc_sample_arr_sor[ted[k1]    higher = auc_sample_arr_sorted[k2]    return lower, higherif __name__ == '__main__':    result = bootstrap(np.random.randint(0, 50, 50), 1000, 0.95, average)    print(result)

                                                                  输出:

                                                                  (20.48, 28.32)

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