本作品内容为Bootstrap采样方法也称为自助法，是与Jackknife方法紧密相关的一种统计推断方法，均用于修正统计估计值的偏差或估计方差信息。首次提出了通过重复采样得到的自助世界的经验分布来逼近总体真实分布的思想，并给出了其基本采样策略和相关理论证明。由于Bootstrap方法无需任何参数假设，只需通过有放回随机抽样策略获取自助样本并构建抽样分布的方式便可获得未知量的均值和方差，因此历年来有较多学者将该方法用于偏差分析和方差计算。针对不同的研究问题和应用领域，Bootstrap重采样包含多种演变方法，如基于， 格式为 docx， 大小1 MB， 页数为1， 请使用软件Word(2010)打开， 作品中主体文字及图片可替换修改，文字修改可直接点击文本框进行编辑，图片更改可选中图片后单击鼠标右键选择更换图片，也可根据自身需求增加和删除作品中的内容， 源文件无水印， 欢迎使用熊猫办公。 如认为平台内容涉嫌侵权，可通过邮件：tousu@tukuppt.com提出书面通知，我们将及时处理。