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dsc-resampling-methods-lab-nyc01-dtsc-ft-051120
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2021-03-26
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重采样方法-实验室 介绍 既然您已经对引导测试,折刀测试和置换测试有了一些初步的背景知识,那么现在该是通过将其编码为函数来练习这些技能的时候了。 然后,将这些检验应用于假设检验,并将结果与参数t检验进行比较。 目标 在本实验中,您将: 创建执行重采样技术的函数并将其用于数据集 自举采样 Bootstrap采样的工作原理是将两个不同的样本组合成一个通用集合,并从该组合样本空间生成随机样本,以便将这些随机拆分与两个原始样本进行比较。 目的是查看两个原始样本之间的差异是否在统计上显着。 如果通过随机生成样本可以观察到相似的差异,则观察到的差异实际上并不重要。 编写函数以执行引导程序采样。 该函数应接收两个样本A和B。两个样本的大小不必相同。 由此,通过组合A和B创建通用样本。然后,使用带有替换的随机采样创建相同大小的重新采样通用样本。 最后,将此随机生成的通用集拆分为两个与原始样本A和B
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