bootstrap（ 自助法） 的困惑

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自助法，用样本的情况去估计总体的情况，用有放回的抽样来模拟估计。
其实我不是很清楚为什么要用这个方法。经典的方法不行吗？
无偏性、有效性、一致性会比经典的方法好吗？
还是特殊情况下会有特殊的优势？
请指点！！！

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关键词：Bootstrap Bootstra boots boot Trap 经典的 样本

楼主说的经典方法指什么？
Bootstrap是假定不知道残差项到底是什么分布情况下的算法，用它不是为了促进有效性，而是为了能适用于更大范围的模型。比如蒙特卡罗模拟，为了产生随机数，是需要知道分布的具体形式的，这个假定太强了。

samurai023 发表于 2012-2-29 02:10
楼主说的经典方法指什么？
Bootstrap是假定不知道残差项到底是什么分布情况下的算法，用它不是为了促进有效 ...

我知道bootstrap是为了在不知道分布的情况下作估计，有参数的也有非参数的方法，但我的认识不是很清晰。
能不能解释的再清楚一些呢，谢谢啦！

cauchy1 发表于 2012-2-29 11:35
我知道bootstrap是为了在不知道分布的情况下作估计，有参数的也有非参数的方法，但我的认识不是很清晰。
...

参数和非参数就是在于研究者本身相作，或者说能做，多么强的假设。参数化其实就是研究有限维的问题，非参数化就是研究无限维问题。所以说参数化的假设，认为我们知道更多的关于样本的知识，把不确定性缩小到了一个较小的范围(和非参数相比)。

鉴于我不是做bootstrap的，所以关于参数和非参数的bootstrap的方法，我不能解释更详细了。

好吧~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

看看

不错，学系了

学习了！同样对bootstrap晕晕乎乎。。

bootstrap有三大功能：一是可以reduce估计量的bias，二是对很多估计能够获得更精准的置信区间（其构造的置信区间收敛于真实区间的速度在某些条件下会比通常的正态近似要快），三是在某些情况下极限分布难以获得，bootstrap可以用做统计推断。
无偏性、有效性、一致性这三个概念和bootstrap没有关系。
你可参考Peter Hall 1992年写的关于bootstrap的一本入门教材，或Horowitz 在Handbook of Econometrics Vol 5里的综述。