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对于bootstraping这个方法有点理解不好，这个方法是把原来的样本作为抽样的总体，然后有放回的随机抽样，新抽出的样本数与与原有样本数一样，然后重复至少1000次。我的问题是，既然原样本没有改变，那么无论怎么抽样，实际中的数据都是一样的，那每次都计算参数估计的值不也就一样了？那重复抽样的意义何在呢？
求解答，跪谢。

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关键词：bootstraping Bootstrap Bootstra boots boot 样本

重复抽样是基于假定的随机分布的，当然不会一模一样

重复抽样，是可放回的重复抽样。抽来抽去，有的被抽空的次数多一些，有的也可能一次没被抽空。

我也还是没理解，楼主是否已经理解了？可以举例来说说吗？

二楼和三楼已经解释了，这里举个最简单的例子

假设你有5个样本，数据为：

1,2,3,4,5

然后你从这5个中随机抽样，一次取出一个，取出来后在放回去，再取一次，一共取5次。

第一次你可能取出的是2，然后放回再取，取出4，然后放回再取出5，然后放回再取出1，然后放回再取出2，这样你重复抽样的bootstrap样本就是：

2,4,5,1,2

和原始样本并不一样。
随机重复上面的抽样步骤，每一次的样本都可能不一样。所以Bootstrap的关键是重复抽样，与对应的另一种resampling方法是jackknife。

感谢楼上们的解释

沙荟 发表于 2015-3-20 06:13
二楼和三楼已经解释了，这里举个最简单的例子

假设你有5个样本，数据为：

请问bootstraping都用于什么情况下，是样本例数较少的吗？

harden9159 发表于 2015-12-20 21:00
请问bootstraping都用于什么情况下，是样本例数较少的吗？

sample很小，或者正态分布的假设无法满足的时候

沙荟 发表于 2015-12-27 11:23
sample很小，或者正态分布的假设无法满足的时候

请问能举一个实例吗，谢谢，还是不太懂啊。