Bootstrap 结果解读步骤：确定重采样次数，越多越可靠。计算置信区间，代表统计量的可能值范围。检查分布形状，钟形表示稳定，异形需谨慎解释。解释 p 值，小值表明结果不太可能偶然发生。
Bootstrap 结果解读
Bootstrap 是一种对样本数据进行重复采样并创建新数据集的技术，用于评估统计量（如置信区间或 p 值）的可靠性。它的结果可以帮助我们了解数据的可变性和统计推断的准确性。
解读 Bootstrap 结果的步骤：
1. 确定 Bootstrap 次数：
Bootstrap 过程需要重复多次，通常为 100 到 10000 次。次数越多，结果就越可靠。
2. 计算置信区间：
每个 Bootstrap 数据集都可以用来计算统计量，如均值或中位数。收集这些值的分布可以产生置信区间，它代表着统计量的可能值范围。
3. 检查分布的形状：
Bootstrap 分布的形状可以提供统计量的稳定性信息。如果分布是钟形的，则统计量相对稳定。如果它不对称或有明显异常值，则需要谨慎解释结果。
iOS界面设计尺寸规范 中文WORD版
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4. 解释 p 值：
Bootstrap 还可以计算 p 值，它代表一个给定统计量的值出现的概率。低 p 值（通常小于 0.05）表明结果不太可能是偶然发生的。
示例：
假设我们有一个包含 100 个样本的数据集，我们感兴趣的是样本均值的置信区间。
- 我们进行 1000 次 Bootstrap 采样，并计算每个样本的均值。
- 假设我们获得的 Bootstrap 分布是近似正态分布，均值为 50，标准偏差为 5。
- 我们将 95% 置信区间计算为 45 到 55。
- 这表明我们 95% 相信真实样本均值在 45 到 55 之间。
结论：
Bootstrap 结果通过评估统计量的分布来帮助我们了解数据的可变性。通过审查置信区间、分布形状和 p 值，我们可以对统计推断的可靠性和准确性做出明智的判断。
