摘要
一、Bootstrap方法简介Bootstrap方法是美国统计学家Bradley·Efron在1979年提出的一种处理非参数统计推断问题的方法。它的一般提法是:已知来自总体（Y,（?）,F）的简单随机样本Y<sub>n</sub>=（y<sub>1</sub>,y<sub>2</sub>,…,Y<sub>n</sub>）,其中F是一未知的分布函数。设R（Y<sub>n</sub>,F）是我们感兴趣的样本函数,我们欲得到R（Y<sub>n</sub>,f）的某些信息,如:R（Y<sub>n</sub>,F）的分布函数、E<sub>F</sub>R、Var<sub>F</sub>R或P<sub>F</sub>（R【2）等等;下标F表示在分布函数F下求期望、方差或概率。所谓Bootstrap方法,就是用样本Y<sub>n</sub>构造出F的极大似然估计（?）<sub>n</sub>（一般就用样本Y<sub>n</sub>的经验分布函数F<sub>n</sub>来近似）;然后,从F<sub>n</sub>中抽出大小为n的简单随机样本Y<sub>n</sub><sup>*</sup>=(Y<sub>1</sub><sup>*</sup>,Y<sub>2</sub><sup>*</sup>,
出处
《统计研究》
1987年第1期55-60,共6页
Statistical Research
