2-표본 평균에 대한 부트스트래핑에 대한 부트스트랩 표본 통계량 및 그래프

히스토그램은 표본 값을 여러 구간으로 나누고 각 구간 내 데이터 값의 빈도를 막대로 나타냅니다.

해석

히스토그램을 사용하여 부트스트랩 분포 형상을 조사합니다. 부트스트랩 분포는 각 재표본 평균 차이에 대한 분포입니다. 부트스트랩 분포는 정규 분포로 표시되어야 합니다. 부트스트랩 분포가 정규 분포가 아닐 경우 해당 결과를 신뢰할 수 없습니다.

50개의 재표본

1000개의 재표본

개별 값 그림은 표본 내 개별 값을 표시합니다. 각 원은 하나의 관측치를 나타냅니다. 개별 값 그림은 관측치 수가 비교적 적고 각 관측치의 영향도 평가해야 하는 경우 특히 유용합니다.

해석

표본 크기가 큰 경우 보통 부트스트랩 표본은 원본 표본과 비슷한 중심 및 산포를 나타냅니다. 하지만, 표본 크기가 작은 경우 부트스트랩 표본이 원본 표본과 비슷하지 않게 될 수도 있습니다. 부트스트랩 표본이 원본 표본과 비슷하게 보이지 않을 경우 표본 크기를 늘리는 것을 고려해야 합니다.

표본 8의 크기

표본 50의 크기

재표본 수는 Minitab이 원래 데이터 집합에서 복원으로 랜덤 표본을 가져오는 횟수입니다. 보통 많은 수의 재표본이 가장 적합한 방법입니다. 각 재표본의 표본 크기는 원래 데이터 집합의 표본 크기와 같습니다. 재표본 수는 히스토그램에 있는 관측치 수와 같습니다.

평균은 재표본 수로 나눈 부트스트래핑 표본의 모든 평균 차이 합입니다.

표준 편차는 산포, 즉 데이터가 평균을 중심으로 퍼져 있는 정도를 나타내는 가장 일반적인 측도입니다. 모집단의 표준 편차를 나타내는 데는 σ(시그마) 기호를 자주 사용하는 반면, 표본의 표준 편차를 나타내는 데는 s를 사용합니다. 랜덤이 아니거나 공정에 자연스럽지 못한 변동은 종종 잡음이라고 합니다. 표준 편차는 데이터와 단위가 같기 때문에 일반적으로 분산보다 더 쉽게 해석할 수 있습니다.

부트스트랩 표본의 표준 편차(부트스트랩 표준 오차라고도 함)는 평균의 차이의 표본 추출 분포에 대한 표준 편차 추정치입니다.

신뢰 구간은 통계량의 표본 추출 분포를 근거로 합니다. 통계량에 모수 추정량으로의 치우침이 없는 경우 해당 표본 추출 분포는 모수의 참 값 중심에 위치합니다. 부트스트래핑 분포는 통계량에 대한 표본 추출 분포와 근사합니다. 따라서 부트스트래핑 분포 값의 중간 95%는 모수에 대한 95% 신뢰 구간을 제공합니다. 신뢰 구간은 모집단 모수 추정치의 실제 유의성을 평가하는 데 도움이 됩니다. 해당 상황에 실제적으로 유의한 값이 신뢰 구간에 포함되는지 여부를 확인하려면 전문 지식을 이용하십시오.