php 置信区间计算,bootstrap置信区间如何求

bootstrap置信区间：

假设总体的分布F未知，但有一个容量为n的来自分布F的数据样本，自这一样本按有放回抽样的方法抽取一个容量为n的样本，这种样本称为bootstrap样本。相继地、独立地自原始样本中抽取很多个bootstrap样本，利用这些样本对总体F进行统计推断，这种方法称为非参数bootstrap方法，又称自助法。

使用bootstrap方法可以求得变量(参数)的置信区间，称作bootstrap置信区间。

bootstrap置信区间：

使用Python计算bootstrap置信区间：

这里以一维数据为例，取样本均值作为样本估计量。代码如下：import numpy as np

def average(data):

return sum(data) / len(data)

def bootstrap(data, B, c, func):

"""

计算bootstrap置信区间

:param data: array 保存样本数据

:param B: 抽样次数通常B>=1000

:param c: 置信水平

:param func: 样本估计量

:return: bootstrap置信区间上下限

"""

array = np.array(data)

n = len(array)

sample_result_arr = []

for i in range(B):

index_arr = np.random.randint(0, n, size=n)

data_sample = array[index_arr]

sample_result = func(data_sample)

sample_result_arr.append(sample_result)

a = 1 - c

k1 = int(B * a / 2)

k2 = int(B * (1 - a / 2))

auc_sample_arr_sorted = sorted(sample_result_arr)

lower = auc_sample_arr_sorted[k1]

higher = auc_sample_arr_sorted[k2]

return lower, higher

if __name__ == '__main__':

result = bootstrap(np.random.randint(0, 50, 50), 1000, 0.95, average)

print(result)

输出：(20.48, 28.32)

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