«БУТСТРЕП МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРКИ» Выполнил: студент ГРБ -2 -031 Берлизов Сергей Проверила: Черкасова Т. С.
СОДЕРЖАНИЕ 1. Введение 2. Суть метода 3. Методы размножения выборок (бутстреп-методы) 4. Случаи целесообразного применения бутстрепа 5. Способ размножения выборок Б. Эфрона 6. Определения основных понятий 7. Список используемой литературы
ВВЕДЕНИЕ v Эконометрика и прикладная статистика бурно развиваются последние десятилетия. Серьезным (хотя, разумеется, не единственным и не главным) стимулом является стремительно растущая производительность вычислительных средств. Поэтому понятен острый интерес к статистическим методам, интенсивно использующим компьютеры. Одним из таких методов является так называемый "бутстреп", предложенный в 1977 г. Б. Эфроном из Стэндфордского университета (США).
v Сам термин "бутстреп" - это "bootstrap" русскими буквами и буквально означает что-то вроде: "вытягивание себя (из болота) за шнурки от ботинок". Термин специально придуман и заставляет вспомнить о подвигах барона Мюнхгаузена.
СУТЬ МЕТОДА v Суть метода в том, чтобы из имеющейся выборки сформировать достаточно большое количество (5— 10 тыс. ) псевдо выборок, размер каждой из которых совпадает с исходной, состоящих из случайных комбинаций исходного набора элементов (в результате в одной псевдо выборке некоторые исходные элементы могут встретиться несколько раз, тогда как другие — отсутствовать), и для каждой полученной псевдо выборки определить значения анализируемых статистических характеристик с целью изучить их разброс, устойчивость, распределение.
МЕТОДЫ РАЗМНОЖЕНИЯ ВЫБОРОК (БУТСТРЕП – МЕТОДЫ) v В истории эконометрики было несколько более или менее успешно осуществленных рекламных кампаний. В каждой из них "раскручивался" тот или иной метод, который, как правило, отвечал нескольким условиям: v - по мнению его пропагандистов, полностью решал актуальную научную задачу; v - был понятен (при постановке задачи, при ее решении и при интерпретации результатов) широким массам потенциальных пользователей; v - использовал современные возможности вычислительной техники.
v Зависимые и независимые выборки v При сравнении двух (и более) выборок важным параметром является их зависимость. Если можно установить гомоморфную пару для каждого случая в двух выборках , такие выборки называются зависимыми. Примеры зависимых выборок: v · пары близнецов, v · два измерения какого-либо признака до и после экспериментального воздействия, v · мужья и жёны v В случае, если такая взаимосвязь между выборками отсутствует, то эти выборки считаются независимыми, например: v · мужчины и женщины, v · психологи и математики.
СЛУЧАИ ЦЕЛЕСООБРАЗНОГО БУТСТРЕПА v В период рекламной кампании встречались, в том числе в научнопопулярных журналах, утверждения о том, что и для оценивания математического ожидания полезен бутстреп. При росте числа испытаний методом Монте-Карло бутстреп-оценка приближается к классической оценке - среднему арифметическому результатов наблюдений. Другими словами, бутстреп-оценка отличается от классической только шумом псевдослучайных чисел.
СПОСОБ РАЗМНОЖЕНИЯ ВЫБОРОК Б. ЭФРОНА v А вот Б. Эфрон предложил новый способ размножения выборок, существенно использующий датчики псевдослучайных чисел. А именно, он предложил строить новые выборки, моделируя выборки из эмпирического распределения. Другими словами, Б. Эфрон предложил взять конечную совокупность из n элементов исходной выборки и с помощью датчика случайных чисел сформировать из нее любое число размноженных выборок. Процедура, хотя и нереальна без ЭВМ, проста с точки зрения программирования. Однако существует математическая теория, позволяющая (при некоторых предположениях и безграничном росте объема выборки) обосновать процедуры бутстрепа.
ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОСНОВНЫХ ПОНЯТИЙ v Статистический бутстрэп — практический компьютерный метод определения статистик вероятностных распределений, основанный на многократной генерации выборок методом Монте-Карло на базе имеющейся выборки. Позволяет просто и быстро оценивать самые разные статистики (доверительные интервалы, дисперсию, корреляцию и так далее) для сложных моделей.
v Выборка исследования - ограничение по каким либо характеристикам (социально- демографическим, социально- экономическим). v Задачи исследования - конкретные требования, предъявляемые к анализу и решению сформулированной проблемы, цели исследования.
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ v А. И. Орлов. Эконометрика. Учебник. М. : Издательство "Экзамен", 2002. v © Murzim. Ru 2009 -2013. v Wikipedia®
Спасибо за внимание!
Скачать презентацию БУТСТРЕП МЕТОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ ВЫБОРКИ Выполнил студент ГРБ
Бустреп методы формирования выборки.pptx