s444409/Bootstrap-t-student
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Projects Releases Wiki Activity

markdown bootstrap

Browse Source
This commit is contained in:
s444501 2022-05-18 16:08:11 +02:00
parent 35680a01a0
commit 09d86a07b2
1 changed files with 4 additions and 2 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

6
bootstrap-t.ipynb
View File

@ -39,9 +39,11 @@
"source": [ "source": [
"## Testowanie hipotez metodą bootstrap\n", "## Testowanie hipotez metodą bootstrap\n",
"\n", "\n",
"**Bootstrap** – metoda szacowania (estymacji) wyników poprzez wielokrotne losowanie ze zwracaniem z próby. Polega ona na utworzeniu nowego rozkładu wyników, na podstawie posiadanych danych, poprzez wielokrotne losowanie wartości z posiadanej próby. Metoda ze zwracaniem polega na tym, że po wylosowaniu danej wartości, “wraca” ona z powrotem do zbioru.\n", "**Metoda bootstrap** – polega na losowaniu kolejno próbek na podstawie pierwotnej próbki, przy czym losowanie odbywa się ze zwracaniem, a wielkości próbek są takie same jak wielkość próbki wyjściowej. Metoda ze zwracaniem polega na tym, że po wylosowaniu danej wartości, “wraca” ona z powrotem do zbioru.\n",
"\n", "\n",
"Metoda bootstrapowa znajduje zastosowanie w sytuacji, w której nie znamy rozkładu z populacji z której pochodzi próbka lub w przypadku rozkładów małych lub asymetrycznych. W takim wypadku, dzięki tej metodzie, wyniki testów parametrycznych i analiz opartych o modele liniowe są bardziej precyzyjne. Zazwyczaj losuje się wiele próbek, np. 2000 czy 5000." "Przydatne szczególnie, gdy nie jest znana postać rozkładu zmiennej w populacji.\n",
"\n",
"Zazwyczaj losuje się wiele próbek, np. 2000 czy 5000."
] ]
}, },
{ {