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有关 bootstrap 和 monte carlo 的观念,好像之前有人问. 我不知道自己的观念对不对,所以问问大家. Monte carlo: 是一种近似估计方法,所以精确来说,应该叫Monte carlo estimate. 当随机的实验次数越多时,实验的结果会根据LLN接近真实值,事实上BENOULLI投几千次 铜板得出p=0.5就是一个Monte Carlo Estimation. Bootstrap: Bootstrap是一个方法论(methodology),是由几种方法组成的,包括 Resampling, Plug-in estimator, Empirical distribution的概念,Monte carlo. Bootstrap是说,如果我们不知道某统计量的分配,变异程度,我们可以从样本中 取出很多组bootstrap sample(Re-sampling method),算出相对的统计量, 透过Monte carlo 近似,bootstrap distribution分配应该会和统计量真正的 distribution很像. --



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