統(tǒng)計(jì)學(xué)bootstrap能夠解決什么問題？相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。

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Bootstrap方法根據(jù)給定的原始樣本復(fù)制觀測(cè)信息對(duì)總體的分布特性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷，不需要額外的信息。

Efron（1979）認(rèn)為該方法也屬于非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法。

Bootstrap方法從觀察數(shù)據(jù)出發(fā)，不需任何分布假定，針對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)中的參數(shù)估計(jì)及假設(shè)檢驗(yàn)問題，利用Bootstrap方法產(chǎn)生的自舉樣本計(jì)算的某統(tǒng)計(jì)量的數(shù)據(jù)集可以用來(lái)反映該統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布，即產(chǎn)生經(jīng)驗(yàn)分布，這樣，即使我們對(duì)總體分布不確定，也可以近似估計(jì)出該統(tǒng)計(jì)量及其置信區(qū)間，由此分布可得到不同置信水平相應(yīng)的分位數(shù)——即為通常所謂的臨界值，可進(jìn)一步用于假設(shè)測(cè)驗(yàn)。

因而，Bootstrap方法能夠解決許多傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析方法不能解決的問題。

在Bootstrap的實(shí)現(xiàn)過程中，計(jì)算機(jī)的地位不容忽視(Diaconis et al.,1983)，因?yàn)锽ootstrap涉及到大量的模擬計(jì)算。

可以說如果沒有計(jì)算機(jī)，Bootstrap理論只可能是一紙空談。隨著計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展，計(jì)算速度的提高，計(jì)算費(fèi)時(shí)大大降低。

在數(shù)據(jù)的分布假設(shè)太牽強(qiáng)或者解析式太難推導(dǎo)時(shí)，Bootstrap為我們提供了解決問題的另一種有效的思路。因此，該方法在生物科學(xué)研究中有一定的利用價(jià)值和實(shí)際意義。

應(yīng)用bootstrap的原因：

其實(shí)，在進(jìn)行分析的時(shí)候，首先要做的就是，判斷隨機(jī)變量的類型，然后就是判斷隨機(jī)變量的數(shù)據(jù)服從什么分布。

什么分布至關(guān)重要，因?yàn)樗苯記Q定能不能分析。舉例：如果進(jìn)行方差分析，首先就要求正態(tài)分布，如果不是正態(tài)分布，就要有補(bǔ)救措施，這個(gè)補(bǔ)救措施就是bootstrap。

bootstrap還有一個(gè)用處，因?yàn)榻?jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)集中趨勢(shì)比較完善，但是對(duì)其他一些分布參數(shù)，例如中位數(shù)，四分位數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差，變異系數(shù)等的區(qū)間估計(jì)不完善，所以就需要bootstrap,這種方法。

bootstrap和經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)方法類似，一般情況參數(shù)法效率高于非參數(shù)法，但是，參數(shù)法大的弊端就是需要事先有一個(gè)分布模型，如果模型不符合，分析結(jié)果可能錯(cuò)誤，也就是白分析。

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