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社群媒體上有些相關的討論：

拔靴法優缺點 在 [問題] 拔靴法(Bootstrap)的適用時機- 看板Statistics 的美食出口停車場


作者milk0925 (牛奶刺蝟)
看板Statistics
標題[問題] 拔靴法(Bootstrap)的適用時機
時間Sun Mar 20 14:25:02 2016


由於我嘗試翻閱由Efron所著之An introduction to the bootstrap之後，

還是對於拔靴法的應用不是很懂，

因此有些關於拔靴法的問題想詢問大家，

還望大家協助解惑~

不好意思因為本身並非數理底子很好的學生，

所以看統計學的內容有些吃力...

就我目前所了解到的(包含參閱其他研究文獻)：

1.拔靴法主要是用來校正誤差的，

且其實未受到研究母群一定得要是常態分配的限制，

因此可以適用在當母群非常常態分佈時的狀況下使用，

所以假如我的研究中我已經確定我的研究母群並非呈常態分佈，

而比較可能是reverse J-shape distribution的話，

那麼如果我在使用統計軟體SPSS跑多元線性迴歸時同時設定跑Bootstrap，

這樣的話是正確的嗎？

我目前的想法是因為多元迴歸的基本假設中有提到殘差需符合常態，

但是如果檢驗結果殘差未呈常態，

那麼我能夠藉由拔靴法的協助在殘差未呈常態分佈的狀況下執行多元迴歸，

然後有能符合統計方法的使用正確性嗎？

因為我就我的了解，

好像拔靴法的使用另一個比較重要的觀念為，

若所欲分析的研究樣本並非常呈現常態分配，

但是如果所抽樣的樣本其分布型態與母群的實際分布近似，

依舊是可以使用拔靴法的。

不知道我的理解是否有誤？

還請專業的大家幫忙指正，

感謝！


--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.47.44.82
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Statistics/M.1458455106.A.22A.html
推 sweetJ: Bootstrap跟常態分佈有關係嗎 03/20 22:52
→ sweetJ: 你的樣本本來就不是常態分佈，怎麼做都不會是常態啊？ 03/20 22:57
→ milk0925: 所以拔靴法的目的是要讓非常態的分布變常態?因為我並沒 03/21 09:16
→ milk0925: 有要利用拔靴法將原本非常態的樣本做到常態，因為我研究 03/21 09:16
→ milk0925: 的變項其實際分布原則上不太可能是常態QQ 03/21 09:16
→ bmka: 雞同鴨講 03/21 09:18
→ Lotusfly: 拔靴法用來估計標準誤，以形成信賴區間，檢驗標準化係數 03/21 10:57
→ Lotusfly: 的顯著性。 03/21 10:57
推 sweetJ: Bootstrap就是用你原本的樣本去重複取樣來算信賴區間，你 03/21 15:19
→ sweetJ: 原本樣本就不是常態怎麼取都不是常態啊。另外跑線型模式 03/21 15:19
→ sweetJ: 本來就沒有限定一定要常態分佈，也可以假設母體不是常態 03/21 15:19
→ sweetJ: 分佈。 03/21 15:19
→ sweetJ: 我不知道你文章講一講樣本不是常態分佈，所以要用bootsrap 03/21 15:20
→ sweetJ: 來矯正是什麼意思 03/21 15:20
→ sweetJ: 「但是如果檢驗結果殘差未呈常態，那麼我能夠藉由拔靴法 03/21 15:22
→ sweetJ: 的協助在殘差未呈常態分佈的狀況下執行多元迴歸」這啥？ 03/21 15:22
→ milk0925: 對不起，因為我一直以為multiple linear regression有限 03/21 20:32
→ milk0925: 定被預測的變項其數據分布必需要符合常態才能做推論統計 03/21 20:33
→ milk0925: 更正不是數據分布而是殘差分布(雖然我知道好像殘差分布 03/21 20:39
→ milk0925: 沒呈常態的話，原本數值的分布也不會成常態) 03/21 20:40
推 recorriendo: 看來是連回歸的觀念都沒有懂啊 就更別說進一步的檢定 03/22 03:23
→ recorriendo: "殘差未呈常態分佈的狀況下執行多元迴歸 然後有能符 03/22 03:23
→ recorriendo: 合統計方法的使用正確性嗎" 各種迴歸(OLS,LASSO等等) 03/22 03:26
→ recorriendo: 指的是估計方法 當然不管資料的分布都可以丟下去估計 03/22 03:27
→ recorriendo: "正不正確"的問題只有在你對估計結果的要求下有意義 03/22 03:28
→ recorriendo: 是要不偏估計?還是別的估計?確定了才能討論正不正確 03/22 03:33
→ recorriendo: 例如在不偏估計的情況下Gauss-Markov thm其實沒有要 03/22 03:36
→ recorriendo: 求殘差成常態 但須符合變異數同質性及殘差不相關 03/22 03:39
→ milk0925: 我找到r大說的Gauss–Markov theorem了，謝謝大家提供我 03/22 20:56
→ milk0925: 很多我不知道的資訊，謝謝大家:) 03/22 20:57
→ recorriendo: 須知:OLS給你一個不偏估計 但接下來檢定該估計就關係 03/24 08:18
→ recorriendo: 到分布了 bootstrap是幫你近似求出其分布的方法之一 03/24 08:20
推 sweetJ: Bootstrap最基本就是個讓你求各種奇怪分佈情況的時候的信 03/25 21:10
→ sweetJ: 賴區間。你就先看看你的樣本看起來像什麼分佈，去找那個 03/25 21:10
→ sweetJ: 分佈的線型模式怎麼跑就是了。 03/25 21:10






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2009)，在自己的社交範圍，甚至擴充社交，來熱衷宣揚該品牌的優點，以改變 ... 與W. W. Chin (2010) 的方法，使用拔靴法估計（bootstrapping）來 ...

#71. 鞋拔子

木制鞋拔子的缺点就是和塑料鞋拔子一样，不能清洗后立刻，放在阳光下暴晒，否则会出现热胀 ... 台南法雅客小西門店琉璃苣油成份溝通式教學法優缺點.

#72. 解決導入公平價值會計之問題專案研究

集中式或分散式；表三之九說明分散式資訊安全管理方式的優缺點：. 表三之九：分散式資訊安全管理方式的優缺點 ... 由於市場上可能不存在所需之零息公債，故利用拔靴法.

#73. 无模型方法二：时间差分 - 封面- machine-learning-notes

时间差分和蒙特卡洛的优缺点（1）​ ... [自举法](https://en.wikipedia.org/wiki/Bootstrapping_(statistics) )：. (bootstrapping)又名拔靴法、自助法.

#74. 金融機構風險管理 - SlideServe

準標準誤的缺點是： 1. ... 表3.1 衡量風險值的方法的優缺點 ... 拔靴法(Bootstrap Method) 拔靴法係假設樣本皆來自未知分配的獨立樣本，並賦予每個 ...

#75. 模糊缺點」絕對是顯瘦關鍵！下半身寬大可穿這幾種褲型

下半身可以透過褲子藏肉選擇彈性牛仔布料、直筒連身褲、運動布料靴型褲. 下半身藏肉法問我就對了！因為我就是那名苦主，還為此出版過上下兩集的「我 ...

#76. 不同變異數分析考驗的優缺點比較 - 健康跟著走

在檢定變異數。 雙因子變異數分析(Two-way ANOVA)：有兩個自變項的變異數分析。 ..... 二因子混合設計之解析－永析統計諮詢· 重要性與 ..., 每個F 檢定位於所顯示其他效應 ...

#77. 拔靴法優點、拔靴帶、拔靴法中介在PTT/mobile01評價與討論

在拔靴法優點這個討論中，有超過5篇Ptt貼文，作者Dk20121221也提到用迪卡農登山雪靴爬了4年40座百岳了，加重覆的也有6.70次上山但有一個問題就是腳趾頭超痛，我的前 ...

#78. 【專訪】陳芳語聊最美愛情：「看透一切缺點依舊愛你」新歌 ...

襯衫、刺繡針織背心裙、單排釦皮革外套（ALL BY LOUIS VUITTON）；高筒厚底瑪莉珍靴（CHARLES & KEITH）。 ELLE Taiwan. kimberley 陳芳語vespa. Vespa LX ...

#79. 第38 章排列置換法Permutation procedures | 醫學統計學

38.5 排序置換法的優缺點. 優點：. 數據如果大大偏離了參數檢驗法的假設(完全不是正態分佈)，本法則十分適用，且結果穩健Robust；; 所有的排序置換法計算的p p 值都是 ...

#80. GAUSS 中的基本拔靴法|昊青公司軟體代理商Stata, RapidMiner ...

拔靴法 (bootstrap) 是一種常用的重複抽樣方法，涉及採用替換隨機樣本，來量化特定估計量或統計量的不確定性。本文使用資料1988-2017年S&P 500指數與10年期美國長期公債 ...

#81. 都市现实列表 - 顶点小说网

... 情满四合院之彪悍人生/元宝本尊: 重生之神级操盘手/梦影勿念: 四合院的生活/缺点东西: 影帝：从求生综艺开始翻红/蚊子有毒: 从反派专业户到全能巨星/馋嘴滴小龙 ...

#82. 怎么加盟纤姿锦女装 - 潮派网

谐音法的使用更令店铺名带有一定的趣味性，新颖时尚令人印象更为深刻。 ... 它是人造纤维的一种二者各有优缺点，是干态粘胶纤维的10倍、英国、分离 ...

#83. 偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM)：應用SmartPLS

優點 :是一種估算統計分布的極佳方法,比傳統的常態近似法更能提供好的結果, ... (三)SmartPLS的Bootstrapping法(拔靴法) PLS-SEM 未假定「數據要符合常態分布」, ...

#84. 〔拔靴法缺點〕相關標籤文章 第1頁 | 綠色工廠 - Easylife

拔靴法缺點 （第1 頁/ 共0 頁/ 相關文章0 筆） · 拔靴法缺點參考影音 · 拔靴法缺點文章標籤.

#85. 交叉驗證法及Bootstrap取樣- 程式人生

優缺點. 優點：幾乎能夠訓練到所有資料. 缺點：如何確定K的最佳取值（也許碰運氣吧）. 二、自助法(Bootstrap). 1. 可以解決的問題.

#86. 自助法（Bootstraping） _自助法- 包容網

bootstrap自助法優點. Bootstrapping從字面意思翻譯是拔靴法，從其內容翻譯又叫自助法，是一種再抽樣的統計方法。自助法的名稱來源於英文短語“to ...

#87. 图书馆、情报与文献学研究的新视野（10） - 第 10 卷 - Google 圖書結果

根据上述情况,本文分析前人研究成果,总结优缺点,主要针对网络上垂直领域的专家言论, ... Riloff和 Wiebe [2]提出了一种基于“拔靴法”(bootstrapping)的主观句识别方法。

#88. 蒙地卡羅模擬軟體

蒙特卡罗法听上去非常高大上, 实际上原理非常简单. ... data)，並透過歷史模擬法、蒙地卡羅法與拔靴法進行風險值(VaR)與期望尾端損失值(ETL)的估計。

#89. 地範例模擬法蒙卡羅[S5YZW8] - ristoranti.livorno.it

cc 蒙地卡羅模擬法優缺點的推薦與評價， 網紅們這樣回答隨著電腦這個好朋友的出現與 ... 蒙特卡洛模擬（Python）深入教程- - CodingNote, 拔靴法「假設」樣本就是 ...

#90. 蒙地卡羅方法名字 - Kusha

4-1 拔靴法(bootstrapping)簡介| 16小時學會結構, www..com ... 什麼是蒙地卡羅模擬法、蒙地卡羅模擬法的優缺點，這篇文章我們談談為什麼現在做理財規劃會大量運用的蒙 ...

#91. 公司債價格查詢 - HC INTUCZECH

... 評價指標，其利率期間結構模型則是透過拔靴法(Bootstrapping)及差補法 ... 要和大家介紹可轉債：什麼是可轉債、轉換價值怎麼算、優點缺點、投資 ...

#92. 怎麼用Excel 做蒙特卡洛模擬？

蒙地卡羅模擬法excel 基本上蒙地卡羅模擬法，是一種基於大數法則的實證 ... 的工具，如拔靴法、模擬退火法及遺傳演算法等，提供更有力的解題管道。

#93. 蒙地卡羅法

使用mc方法的特點及其優缺點： ①直接追蹤粒子，物理思路清晰，易於理解。 合所需，並進而發展出許多有用的工具，如拔靴法、模擬退火法及遺傳演算法 ...

#94. 隨機森林特徵選擇利用隨機森林進行特徵選擇 - Tougad

隨機森林的優缺點隨機森林可以處理的資料集非常廣泛，可處理連續型資料亦可處理 ... 由於在森林中每一棵樹的生成方法為拔靴法(Boostrap)，表示每一棵樹並不會用到所有 ...

#95. 基础工程 - 第 95 頁 - Google 圖書結果

钢筋混凝土空心管桩(简称管桩、图 3-3 ( b ) )是在工厂内用离心法制作的。 ... 灌注桩有许多类型,其优缺点,运用条件和局限性各不相同,以下介绍其中最常用的几种。

#96. 法範例地蒙羅卡模擬

... cc 蒙地卡羅模擬法優缺點的推薦與評價， 網紅們這樣回答隨著電腦這個好朋友的出現與發展，模擬方法就被開發出來，像你常聽到的蒙地卡羅法（Monte ...

#97. 羅卡地模擬軟體蒙[DYWBEA]

... 蒙地卡羅模擬法及歷史台灣咖啡館，蒙地卡羅(Monte Carlo)與拔靴法(Bootstrap) ... 蒙地卡羅模擬法優缺點2022-在Mobile01/PTT/Yahoo上的房地產討論內容懶人包，找蒙 ...

#98. Dct 電腦評價|72783Z6|

1、优点:dct变速箱最大的优点就是换挡速度快。 ... 黃靴穿搭 DCT商業服務電腦主機全天候提供線上免費檢查線上重灌線上維修(鑽石套餐)另有販售電競 ...