bootstrap抽样 bootstrap中文叫什么

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R语言实现bootstrap和jackknife检验方法

写在最前面：

首先需要说一下，本文的bootstrap和jackknife都算是蒙特卡罗方法(Monte Carlo method)的一种。应用广泛的的MCMC链(马尔可夫链蒙特卡洛方法;Markov chain Monte Carlo)也是蒙特卡罗与马尔可夫链的结合。简单来说，蒙特卡罗方法就是从已知样本的分布中随机抽取新的样本集进行评估，然后放回，再次抽取的方法。根据具体方法的不同，抽取样本集的手段也不同。

bootstrap抽样方法将观测到的样本视为一个有限的总体，是唯一的信息来源，从中有放回的随机抽样来评估总体特征，以及对抽样总体进行推断统计。bootstrap也分参数bootstrap和非参数bootstrap，前者的分布已完全知道。但在生信领域一般没有这种情况。所以下面讨论的是非参数bootstrap。

直接上例子：

假设现在有bootstrap包中的law数据集如下，

现在我们要计算LSAT成绩（美国法学入学考试）和GPA之间的相关系数。但因为样本量太少了，所以我们使用bootstrap重复抽样评估其标准误。

200次循环抽样后，计算得se.R标准误为0.1474629

得到如下的图：

1e6次循环抽样后，计算得se.R标准误为0.1333802

得到如下的图：

如果用bootstrap包的bootstrap函数会快一些：

bootstrap函数的用法： bootstrap(抽取样本范围,重复次数,进行bootstrap的函数,bootstrap的数据集)

偏差定义为bootstrap结果（多个数值）与原数据统计结果（单个数值）的均值：

得到bias大约为0.001817608，比较小

换一个包，boot包

这里用了三种方法计算置信区间：basic、正态和百分数。样本相关系数分布接近正态，则正态置信区间接近百分数区间。此外还有“Better Bootstrap Confivendence Interval”更好的bootstrap置信区间，称为BCa区间，使用偏差和偏度对百分数置信区间进行矫正。设置type="bca"即可。

简单的说，bootstrap是从原有真实样本中有放回地抽取n个。jacknife就是每次都抽取n-1个样本，也就是每次只剔除一个原样本。

同样地，如果以bootstrap包中的law数据进行演示：

Jackknife计算的bias为-0.006473623。这里jackknife的偏差公式相比于bootstrap有一个(n-1)系数，推导就不写了。

标准误se为0.1425186，与bootstrap得出的比较接近。

当统计量不太平滑的时候，Jacknife有很大误差。比如说对中位数进行统计，其变化很大。在进行Jacknife之后最好再跑一次bootstrap，看看是否相差很大。

居然还能这么嵌套着玩，针对每次bootstrap形成的数列向量计算jackknife的标准差，这样可以看出bootstrap若干次取样之间的差异。

算出来分别为0.1344824和0.08545141。后者较小，表面bootstrap取样之间的variance较小。

简单来说就是一种数据分割检验的方法，将数据分割为K份，称为"K-fold"交叉检验，每次第i个子集作为测试集来评估模型，其余的用来构建模型。Admixture使用的就是这个原理。Jackknife也属于Cross Validation的应用之一。

现在我创建一个这样的alignment：

这棵树长这样，符合遗传距离：

进行bootstrap：

phylogeny的bootstrap是对每一个节点都进行bootstrap取样并建树，比如说在9号节点，查看其bootstrap子集建的树符合系统发育关系((human2,human4,human3)(human8,human1,human6,human7,human5))的百分比（不管内部怎么样，先看这个节点）。发现Node1支持率是100（1000次都符合）。而后移到下一个节点，并且只看节点内部的分支支持率是多少。

其实原理都比较简单，计算bootstrap也会有专门的软件。

参考资料：

1）中科大张伟平教授课件

2）

统计中的 Bootstrap 方法是指什么

在统计学中，自助法（Bootstrap Method，Bootstrapping或自助抽样法）是一种从给定训练集中有放回的均匀抽样，也就是说，每当选中一个样本，它等可能地被再次选中并被再次添加到训练集中。自助法由Bradley Efron于1979年在《Annals of Statistics》上发表。当样本来自总体，能以正态分布来描述，其抽样分布(Sampling Distribution)为正态分布(The Normal Distribution)；但当样本来自的总体无法以正态分布来描述，则以渐进分析法、自助法等来分析。采用随机可置换抽样(random samplingwith replacement)。对于小数据集，自助法效果很好。

Bootstrap

非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法，也称为自助法。其核心思想和基本步骤如下：[1]

（1）采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量（自己给定）的样本，此过程允许重复抽样。

（2）根据抽出的样本计算给定的统计量T。

（3）重复上述N次（一般大于1000），得到N个统计量T。

（4）计算上述N个统计量T的样本方差，得到统计量的方差。

应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。

具体抽样方法举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。

进行重复抽样，抽取M次，每次抽取N条，考察每次抽到的鱼当中有记号的比例，综合M次的比例，在进行统计量的计算。

bootstrap中介效应检验方法是什么

采用Preacher和 Hayes( 2008)的Bootstrapping中介效应检验方法(设置 5000次迭代)，该方法提供中介效应的 95%置信区间估计，如果区间估计含有 0就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0则表示中介效应显著。

此外对中介效果量的计算结果表明，4种效果量的置信区间都不包括0，因此心理弹性在自尊与应对方式间存在显著的中介作用。

扩展资料：

注意事项：

很多统计量是不能用bootstrap的，比如常见的非参数kernel回归，以及一些目标函数不是非常平滑的估计量，例如quantile回归、maximum score estimators等等。

bootstrap的抽样方法除了最简单的有放回抽样之外，还有各种其他的抽样方法，有参数的、非参数的，有bolck，有residual-based。这些方法如果扩展起来就有点复杂了，如果是要做test，那么不同的抽样方法会导致不同的size和power。

参考资料来源：百度百科-Bootstrap

参考资料来源：百度百科-中介效应

关于bootstrap抽样，bootstrap中文叫什么的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。