統(tǒng)計學bootstrap能夠解決什么問題？相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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Bootstrap方法根據(jù)給定的原始樣本復制觀測信息對總體的分布特性進行統(tǒng)計推斷，不需要額外的信息。

Efron（1979）認為該方法也屬于非參數(shù)統(tǒng)計方法。

Bootstrap方法從觀察數(shù)據(jù)出發(fā)，不需任何分布假定，針對統(tǒng)計學中的參數(shù)估計及假設檢驗問題，利用Bootstrap方法產(chǎn)生的自舉樣本計算的某統(tǒng)計量的數(shù)據(jù)集可以用來反映該統(tǒng)計量的抽樣分布，即產(chǎn)生經(jīng)驗分布，這樣，即使我們對總體分布不確定，也可以近似估計出該統(tǒng)計量及其置信區(qū)間，由此分布可得到不同置信水平相應的分位數(shù)——即為通常所謂的臨界值，可進一步用于假設測驗。

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

在Bootstrap的實現(xiàn)過程中，計算機的地位不容忽視(Diaconis et al.,1983)，因為Bootstrap涉及到大量的模擬計算。

可以說如果沒有計算機，Bootstrap理論只可能是一紙空談。隨著計算機的快速發(fā)展，計算速度的提高，計算費時大大降低。

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

應用bootstrap的原因：

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

什么分布至關重要，因為它直接決定能不能分析。舉例：如果進行方差分析，首先就要求正態(tài)分布，如果不是正態(tài)分布，就要有補救措施，這個補救措施就是bootstrap。

bootstrap還有一個用處，因為經(jīng)典統(tǒng)計學對集中趨勢比較完善，但是對其他一些分布參數(shù)，例如中位數(shù)，四分位數(shù)，標準差，變異系數(shù)等的區(qū)間估計不完善，所以就需要bootstrap,這種方法。

bootstrap和經(jīng)典統(tǒng)計學方法類似，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分布模型，如果模型不符合，分析結果可能錯誤，也就是白分析。

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新聞標題：統(tǒng)計學bootstrap能夠解決什么問題-創(chuàng)新互聯(lián)
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