ブートストラップサンプルが元のサンプルとまったく同じである可能性


9

何らかの理由を確認したいだけです。

私の元のサンプルがサイズあり、それをブートストラップする場合、私の思考プロセスは次のとおりです。n

は、元のサンプルから得られた観測の確率です。次の描画が以前にサンプリングされた観測ではないことを確認するために、サンプルサイズをn1に制限します。したがって、次のパターンが得られます。1nn1

1n1n11n21n(n1)=1n!.

これは正しいです?それができない理由につまずく代わりに。(1n)n


1
私があなたをフォローしているのかわかりません。「次の抽選が前のサンプルではないことを確認する」理由は何ですか?ブートストラップのアイデアは、交換してサンプリングすることです。それはあなたが、ある次のドローがすでに描かれてきたものと同じであることを可能にしたいです。
gung-モニカの回復

しかし、それは、ブートストラップされたサンプルが元のサンプルと同じではないことを意味しませんか?
Jayant.M 2017年

私はついていません。必ずしもブートサンプルをサンプルと同一にする必要はありません。サンプルを母集団のモデルとして扱いたいだけです。
ガン-モニカの回復

1
だから私の質問は、ブートストラップサンプルが元のサンプルと同じである可能性は何ですか。ブートストラップがサンプルと同じであることに興味があります
Jayant.M

私の質問がよくわからなかったらすみません!
Jayant.M 2017年

回答:


17

i=1,2,...,nnnnn!n

たとえば、3つの観測値a、b、cがある場合、27の可能なサンプルがあります。

aaa aab aac aba abb abc aca acb acc 
baa bab bac bba bbb bbc bca bcb bcc 
caa cab cac cba cbb cbc cca ccb ccc 

それらの6つには、a、b、cの各1つが含まれています。

n!/nn

余談-確率の簡単な概算:

それを考慮しください:

2π nn+12enn!e nn+12en

そう

2π n12enn!/nne n12en

n

n!(2n+13)πnnen(2n+13)πenn=3n=1


(11n)nne1

詳細については、なぜ平均して各ブートストラップサンプルに約3分の2の観測が含まれるのかを参照してください


a,b,ca

1
それはサイトの他の回答ですでにカバーされていますが、私はそれを上に(簡単に)追加しました。
Glen_b-2017

1
(1n)n

1
n!

1
n=1n=3n=2n=1
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.