※ 引述《milk0925 (牛奶刺蝟)》之铭言： : 由於我尝试翻阅由Efron所着之An introduction to the bootstrap之後， : 还是对於拔靴法的应用不是很懂， : 因此有些关於拔靴法的问题想询问大家， : 还望大家协助解惑~ : 不好意思因为本身并非数理底子很好的学生， : 所以看统计学的内容有些吃力... : 就我目前所了解到的(包含参阅其他研究文献)： : 1.拔靴法主要是用来校正误差的， : 且其实未受到研究母群一定得要是常态分配的限制， : 因此可以适用在当母群非常常态分布时的状况下使用， : 所以假如我的研究中我已经确定我的研究母群并非呈常态分布， : 而比较可能是reverse J-shape distribution的话， : 那麽如果我在使用统计软体SPSS跑多元线性回归时同时设定跑Bootstrap， : 这样的话是正确的吗？ 我刚好有兴趣的跑去看了Efron(原作者)的paper: Bootstrap Methods: Another Look at the J ackknife (网路上看得到) 在摘要里面他就说Bootstrapping并未限制在某个分布，而是你有 一组从未知分布而来的samples，然後进行重抽样(resample)来逼近真实分布 以降低你参数估计的误差。 所以你的分布是不是常态不会是使用Bootstrapping的前提假设 : 我目前的想法是因为多元回归的基本假设中有提到残差需符合常态， : 但是如果检验结果残差未呈常态， : 那麽我能够藉由拔靴法的协助在残差未呈常态分布的状况下执行多元回归， 我不太懂你想藉Bootstrapping协助什麽？估计某个参数吗？ 还是做假设检定？ : 然後有能符合统计方法的使用正确性吗？ : 因为我就我的了解， : 好像拔靴法的使用另一个比较重要的观念为， ------------------------------------------------------- : 若所欲分析的研究样本并非常呈现常态分配， : 但是如果所抽样的样本其分布型态与母群的实际分布近似， : 依旧是可以使用拔靴法的。 ------------------------------------------------------- 上面你就自己说出使用Bootstrapping其实不用常态分布的假设了 : 不知道我的理解是否有误？ : 还请专业的大家帮忙指正， : 感谢！ 我的理解是Bootstrapping是帮你逼近真实分布，你有分布之後就可以做你 想要的处理了。我建议看原文的paper，里面有很多例子是怎麽 使用Bootstrapping来处理统计问题。 -- 与怪物战斗的人，应当小心自己不要成为怪物。 当你远远凝视深渊时，深渊也在凝视你。 弗里德里希·威廉·尼采 --

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