检验统计量的重新抽样方法研究.pptx

检验统计量的重新抽样方法研究

重新抽样方法的分类及其特点

重新抽样方法的抽样方案设计

重新抽样方法的抽样结果汇总

重新抽样方法的抽样结果分析

重新抽样方法的抽样结果应用

重新抽样方法的抽样结果可靠性评价

重新抽样方法的抽样结果推广应用

重新抽样方法的抽样结果局限性ContentsPage目录页

重新抽样方法的分类及其特点检验统计量的重新抽样方法研究

重新抽样方法的分类及其特点自助法1.自助法（bootstrapping）是一种广泛使用的重新抽样方法，它通过从原始数据中随机抽取有放回的样本，来形成新的数据集。2.自助法可以用于估计统计量的抽样分布，以及构造置信区间。3.自助法的优点是简单易行，且不需要对数据进行任何假设。留一法1.留一法（leave-one-out）是一种重新抽样方法，它通过依次从原始数据中移除一个样本，然后用剩余的数据来估计统计量，以此来形成新的数据集。2.留一法可以用于估计统计量的抽样分布，以及构造置信区间。3.留一法是一种计算密集的方法，但它可以提供比自助法更准确的估计结果。

重新抽样方法的分类及其特点交叉验证法1.交叉验证法（cross-validation）是一种重新抽样方法，它通过将原始数据随机分为多个子集，然后依次用每个子集作为测试集，其余子集作为训练集，来估计统计量。2.交叉验证法可以用于估计统计量的抽样分布，以及选择最佳的模型或算法。3.交叉验证法可以提供比自助法和留一法更准确的估计结果，但它也更耗时。随机偏移法1.随机偏移法（randomshift）是一种重新抽样方法，它通过在原始数据中增加一个小随机扰动，来形成新的数据集。2.随机偏移法可以用于估计统计量的抽样分布，以及构造置信区间。3.随机偏移法是一种简单易行的方法，且不需要对数据进行任何假设。

重新抽样方法的分类及其特点Jackknife法1.Jackknife法是一种重新抽样方法，它通过依次从原始数据中移除一个样本，然后用剩余的数据来估计统计量，以此来形成新的数据集。2.Jackknife法可以用于估计统计量的抽样分布，以及构造置信区间。3.Jackknife法是一种计算密集的方法，但它可以提供比自助法更准确的估计结果。调配法1.调配法（replication）是一种重新抽样方法，它通过多次重复原始数据形成新的数据集。2.调配法可以用于估计统计量的抽样分布，以及构造置信区间。3.调配法是一种简单易行的方法，但它需要对数据进行一定的假设。

重新抽样方法的抽样方案设计检验统计量的重新抽样方法研究

重新抽样方法的抽样方案设计重新抽样方法的抽样方案设计1.、抽样框架和抽样单位的确定：首先需要确定抽样框架，即抽样的基础总体，然后确定抽样单位，即抽样的最小组成单位。2.、抽样方案的选择：根据抽样目的和研究设计，选择合适的抽样方案。常见的抽样方案包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样等。3.、样本量的确定：确定样本量的目的是为了确保抽样能够准确代表总体。样本量的大小取决于研究目的、抽样方法、总体方差、允许的误差范围等因素。重新抽样方法的抽样方案设计的技术应用1.、层序抽样：-层序抽样法是将总体按某种标准分成几个层。然后从每一层中随机抽取一定数量的单位组成样本。-层序抽样的特点是：在对每一层内样本量进行抽取时是单阶段的，在选取层或组时是多阶段的。2.、多阶段抽样：-多阶段抽样法是将抽样按阶段进行。在第一阶段从总体中选择一些较大的区域作为初级抽样单位，然后从这些初级抽样单位中抽选一些较小的区域作为二级抽样单位，以此类推，直到抽选出最终的样本单位。-多阶段抽样的优点是能够在有限的资源约束下获得更大的样本量，并且可以根据不同的研究目的选择不同的抽样方案。

重新抽样方法的抽样方案设计重新抽样方法的抽样方案设计的趋势和前沿1.、大数据时代的重新抽样方法：大数据的特点是数据量大、种类多、结构复杂。这给重新抽样方法的应用带来了新的挑战和机遇。2.、人工智能与机器学习在重新抽样方法中的应用：人工智能与机器学习技术可以用于辅助重新抽样方法的抽样方案设计、样本量确定等方面。3.、在线调查与重新抽样方法的结合：在线调查是一种便捷、低成本的数据收集方式。将在线调查与重新抽样方法相结合可以提高数据收集的效率和准确性。

重新抽样方法的抽样结果汇总检验统计量的重新抽样方法研究

重新抽样方法的抽样结果汇总重新抽样方法的抽样结果汇总方法1.点估计的重新抽样分布及相关性质。重新抽样方法引入统计量的重新抽样值和重新抽样分布的概念，在统计推断中利用重新抽样值和重新抽样分布的相关性质来估计统计量的精确度，包括估计标准差和置信区间，显著性检验和p值。2.重新抽样方法的有效性。选择适当的重新抽样方