Bootstrap方法的历史发展和前沿研究.pdf

万方数据
Bootstrap113BCBootstrapEfBootstrap一、引言I$11统计与信息论坛Bootstrap所利用的重抽样枷胗衫匆丫茫贐理论出现之前，统计界较有影响力的一种重抽样方法是JackknifeQuenoui出来，而且论作：��关于�����虴����展开的著的估计、各种复杂数据结构、回归分析、偏差估计、与Jackknife��������������������������������������son��Hinkley����Bootstrap��������������������(10]������������������������Bootstrap����科带来的巨大震撼。挑选八大主题进行介绍。������������������������������������?����给出简易而正式的描述：设�，⋯，墨为一系列随机变量，联合分布为������������������������������������������(������������������������)������������������������a����������������������������������������������������������������������������������?��况下我们所面临的仅仅是样本，而不知道总体。有问题的核心都在于巩的分布是怎样的�����������������������������a����������������������������������������������������{Xl����^��������������������������������������{xf������x,7}��x������������R������������������������������������������x����������系中被很好地体现出来。同样的步骤可以重复多次，最后就能根据与巩类似的估计式从新的重构数据得到多个估计值，那么便可以通过一些类比思想得单例子，如求巩的方差的问题可以转为求孕：的方差，其中口：的定义式与巩完全类似，仅仅是估计时������������������(��x��������)��������������������x����������������������������������������������������������(����������������������理论推导，改由计算机进行���狢��模拟计算。具体步骤如前所述，最终可以得到一系列舀：，然后再将其经验分布作为�赫媸捣植嫉囊桓鯩����������������Bootstrap������������������分布作假设或事先推导估计量的解析式，它要做的仅仅是重构样本并不断计算估计值，显然，它本质上是一种非参数方法【�】，那么在分布假设太牵强或者重要文献。��Jackknife������������������������������曾经被杂志编辑毫不客气地拒绝过，理由是“太简的思想的确再简单不过，但后来大量的事实证明，这样一种简单的思想却给很多统计学理论带来了深远的影响，并为一些传统难题提供了有效的解决办法。Bootstrap��������������