Nếu nó có thể viết trình biên dịch chéo cho ngôn ngữ mới 'L' bằng ngôn ngữ thực thi 'S' để tạo chương trình cho máy 'N'
Một mẫu bootstrap là một mẫu nhỏ hơn được “bootstrapped” từ một mẫu lớn hơn. Bootstrapping là một loại lấy mẫu lại trong đó một số lượng lớn các mẫu nhỏ hơn có cùng kích thước được rút ra nhiều lần, với sự thay thế, từ một mẫu ban đầu.
Ví dụ: giả sử mẫu của bạn được tạo thành từ mười số. 49, 34, 21, 18, 10, 8, 6, 5, 2, 1. Bạn rút ngẫu nhiên ba số 5, 1, 49. Sau đó, bạn thay các số đó vào mẫu và vẽ lại ba số. Lặp lại quá trình vẽ x số B lần. Thông thường, các mẫu ban đầu lớn hơn nhiều so với ví dụ đơn giản này và B có thể lên tới hàng nghìn. Sau một số lượng lớn các lần lặp lại, số liệu thống kê bootstrap được biên dịch thành bản phân phối bootstrap. Bạn đang thay thế các số của mình trở lại nồi, vì vậy các mẫu lại của bạn có thể lặp lại cùng một mục nhiều lần (e. g. 49 có thể xuất hiện hàng chục lần trong hàng chục mẫu lại)
Bootstrapping dựa trên quy luật số lượng lớn, quy định rằng nếu bạn lấy mẫu lặp đi lặp lại, dữ liệu của bạn sẽ gần đúng với dữ liệu dân số thực. Điều này hoạt động, có lẽ đáng ngạc nhiên, ngay cả khi bạn đang sử dụng một mẫu duy nhất để tạo dữ liệu
- Một mẫu bootstrap theo kinh nghiệm được rút ra từ các quan sát
- Một mẫu bootstrap tham số được rút ra từ một phân phối tham số hóa (e. g. phân phối chuẩn)
Tại sao lấy mẫu lại?
Lý tưởng nhất là bạn muốn lấy các mẫu lớn, không lặp lại từ một tổng thể để tạo phân phối lấy mẫu cho một thống kê. Tuy nhiên, bạn có thể bị giới hạn trong một mẫu vì lý do tài chính hoặc thời gian. Phương pháp mẫu đơn này có thể đóng vai trò là một quần thể nhỏ, từ đó các mẫu nhỏ lặp đi lặp lại được rút ra với sự thay thế lặp đi lặp lại. Cùng với việc tiết kiệm thời gian và tiền bạc, các mẫu khởi động có thể là các xấp xỉ khá tốt cho các tham số dân số
Chạy thủ tục
Bootstrapping thường được thực hiện với phần mềm (e. g. Stata hoặc với gói R Bootstrap);
- Lấy mẫu lại tập dữ liệu x lần,
- Tìm một thống kê tóm tắt (được gọi là thống kê bootstrap) cho mỗi x mẫu,
- Ước tính lỗi tiêu chuẩn cho thống kê bootstrap bằng cách sử dụng độ lệch chuẩn của phân phối bootstrap
ký hiệu
- Số lượng mẫu bootstrap có thể được biểu thị bằng B (e. g. nếu bạn lấy mẫu lại 10 lần thì B = 10)
- Một mẫu bootstrap được xác định bằng ký hiệu "sao". x*1, x2*,…x*n. Điều này tương tự như ký hiệu cho dữ liệu mẫu, theo truyền thống được ký hiệu là. x1, x2,…xn
- Một ngôi sao bên cạnh một thống kê, chẳng hạn như s* hoặc x̄* cho biết thống kê đã được tính toán bằng cách lấy mẫu lại. Một thống kê bootstrap đôi khi được ký hiệu bằng chữ T, trong đó T*b sẽ là thống kê mẫu bootstrap thứ B T
Phương pháp phần trăm Bootstrap
Phương pháp phần trăm bootstrap là một cách để tính khoảng tin cậy cho các mẫu bootstrap
Với phương pháp đơn giản, một tỷ lệ nhất định (e. g. 5% hoặc 10%) được cắt bớt từ phần dưới và phần trên của thống kê mẫu (e. g. trung bình hoặc độ lệch chuẩn). Số bạn cắt phụ thuộc vào khoảng tin cậy mà bạn đang tìm kiếm. Ví dụ: khoảng tin cậy 90% sẽ tạo ra mức cắt 100% – 90% = 10% (i. e. 5% từ cả hai đầu). Hoặc, nói một cách khác (kỹ thuật hơn một chút), bạn có thể nhận được khoảng tin cậy 90% bằng cách lấy các lượng tử 5% giới hạn dưới và 95% giới hạn trên của bản sao B T1, T2,…TB
Một phương pháp phức tạp hơn là phương pháp BCa của Efron (xem DiCiccio và Efron, 1993), viết tắt của Bias-sửa chữa và tăng tốc. Cùng với việc điều chỉnh độ lệch, nó cũng điều chỉnh độ lệch trong mô hình. Các biến thể khác bao gồm phần mở rộng Bayesian của Rubin và phương pháp ABC của DiCiccio và Efron
Phạm vi được cắt bớt cho thống kê này là khoảng tin cậy cho tham số dân số quan tâm
Điều nào sau đây là ví dụ về bootstrapping?
Một doanh nhân mạo hiểm tiền của họ như một nguồn đầu tư mạo hiểm ban đầu đang khởi động. Ví dụ: một người bắt đầu kinh doanh bằng 100.000 đô la tiền của chính họ đang khởi động
Một số ví dụ về bootstrapping mà bạn có thể sử dụng trong ý tưởng kinh doanh của mình là gì?
Dưới đây là phần mô tả sinh động về 25 ý tưởng khởi động kinh doanh mà bạn cần biết. .
Tìm kiếm một doanh nghiệp cần ít vốn khởi nghiệp. .
Doanh nghiệp tạo ra tiền mặt nhanh. .
Thử nước. .
Thử đổi hàng. .
Cắt giảm chi phí của bạn. .
Thực hiện một quan hệ đối tác. .
Kết hợp kinh doanh trực tuyến của bạn. .
Tiến hành nghiên cứu thị trường kỹ lưỡng
Tại sao nó được gọi là bootstrapping?
Ý nghĩa của bootstrapping bắt nguồn từ cụm từ “pull yourself up by your bootstraps”, nghĩa là tự mình thành công mà không cần sự giúp đỡ của người khác
Bootstrapping hoạt động như thế nào?
Phương pháp bootstrap là một kỹ thuật thống kê để ước tính số lượng về một tổng thể bằng cách lấy trung bình các ước tính từ nhiều mẫu dữ liệu nhỏ . Điều quan trọng là các mẫu được xây dựng bằng cách vẽ các quan sát từ một mẫu dữ liệu lớn tại một thời điểm và đưa chúng trở lại mẫu dữ liệu sau khi chúng được chọn.
