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R Resampling (リサンプリング) - DSL_statblog
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ゼミでリサンプリングの手法を学んだので、知識と各手法の善し悪しについて整理しておく。主にこちらの... ゼミでリサンプリングの手法を学んだので、知識と各手法の善し悪しについて整理しておく。主にこちらのサイトを参考にした。 リサンプリングの定義 初期サンプルから、新しいサンプルを作りだすことに基づいて得られる統計的推定の方法 リサンプリングの目的 1. 推定量のバイアスを低減する(Jackknife, Bootstrap) 2. 正規分布を仮定せずに、信頼区間を推定する(Bootstrap) 3. 正確な検定を行う(Permutation test) 4. モデルの精度検証を行う(Cross Validation) 代表的な手法 1. Jackknife - n個のデータのうち、k個を抽出し、残りn-k個のデータで統計量の算出やモデルの作成を行う。抽出するk個の全パターンについて、この操作を繰り返す - 外れ値の検出に用いられる - 一般的に分散や共分散の推定にも使われる - 推定量のバイアス