В классическом bootstrap какой размер обычно имеет каждая пересэмплированная выборка относительно исходной выборки размера n?

AТот же размер n, что и у исходной выборки, но с возможными повторами наблюдений внутри одной реплики
BВ два раза больше n, чтобы искусственно снизить дисперсию оценки и сузить итоговый доверительный интервал
CНа один меньше n: каждая реплика имитирует схему leave-one-out и даёт оценку смещения через перекрёстную проверку
DСлучайный размер в каждом повторе: в среднем по итерациям охват пространства выборок становится более равномерным
Правильный ответ. Обычно каждая bootstrap-выборка имеет размер n и содержит повторы наблюдений.

Разбор

Классический бутстрэп-ресэмплинг — это сэмплирование с возвращением размера n (того же, что у исходной выборки). Часть наблюдений в реплике повторяется, часть не попадает совсем. Размер n сохраняется, чтобы дисперсия статистики на бутстрэп-выборке имитировала её дисперсию на реальной выборке такого же объёма. Удвоение n искусственно занижает дисперсию и не имеет статистического обоснования. n - 1 — это jackknife (leave-one-out), отдельный метод. Случайный размер в каждом повторе разрушает основное свойство ресэмплинга.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы сделали 2000 повторов bootstrap для разницы средних A−B и получили 2000 значений разницы. Что из этого является эмпирическим распределением разницы средних?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Бутстреп и перестановочные тесты»