非参数百分位bootstrap抽样和偏差校正bootstrap法区间有什么区别吗？

学术 2024-08-21 16:42 陕西

知乎的一个问题：非参数百分位bootstrap抽样和偏差校正bootstrap法这两个有什么区别吗？

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我的回复：

这两个有具体概念，但是比较抽象不好理解，我尝试通俗讲一下，看看是否可以让你理解它们二者的区别。

想象一下，你面前有一堆五颜六色的糖果，你想知道其中红色糖果大概占了多少比例。但你不能直接数，因为糖果太多了。这时，你可以采用非参数百分位bootstrap抽样的方法。

具体来说，就是随机从这堆糖果中抓一把，看看其中红色糖果的比例。然后，你再多抓几次，每次都记录下红色糖果的比例。最后，你根据这些比例来估计整堆糖果中红色糖果的大概比例。这就是非参数百分位bootstrap抽样的基本原理：通过多次随机抽样来估计总体的某个特征。

那接下来，我们再来看看偏差校正bootstrap法。

这个方法有点像是给上面的抽样过程加了个“校准器”。有时候，我们直接用bootstrap抽样得到的结果可能有些偏差，就像是用一个不太准确的秤去称糖果的重量一样。这时，偏差校正bootstrap法就派上用场了。它会对抽样得到的结果进行一些调整，让结果更接近真实值。比如说用一个更准确的秤去重新称一下每次抓取的糖果的重量，然后调整之前的称重结果，让它更准确，然后再去统计红色糖果的比例。

非参数百分位bootstrap抽样的主要目的是通过多次随机抽样来估计总体的某个特征；而偏差校正bootstrap法则是在此基础上，对抽样结果进行进一步的处理和调整，以减小偏差。

听完这些，你可能多少有一些总体印象。这其实就足够了。在写科研论文时，这两种置信区间计算方法，都是可以报告的，目前相对来说比较流行第二种，即偏差校正的百分位bootstrap法置信区间。

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