Вы увеличили число повторов bootstrap с 500 до 10000. Что изменится в первую очередь?
AОценка стандартной ошибки и доверительных интервалов станет стабильнее за счёт меньшего шума симуляции, но новой информации о данных не появится.
BИстинная неопределённость заметно уменьшится, потому что выборка эффективно стала больше за счёт повторов и пересчётов статистики.
CВыборка станет ближе к генеральной совокупности благодаря большему числу повторов и снизит смещение оценок параметров распределения.
DСистематическое смещение исчезнет автоматически, потому что повторное переусреднение по ресемплам устраняет любые искажения данных.
Правильный ответ. Больше повторов снижает шум симуляции, но не заменяет увеличение данных.
Разбор
Число повторов влияет на точность оценки квантилей и стандартной ошибки как результата симуляции: больше повторов — меньше случайного шума вычисления. Но сами данные не меняются, поэтому истинная неопределённость и возможное смещение остаются теми же. Типичная ошибка — путать увеличение числа повторов с ростом размера выборки n.
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?Ещё вопросы по теме «Бутстреп и перестановочные тесты»
- Что делает `bootstrap` на одном шаге, чтобы получить одну реплику статистики?
- Какая ключевая идея лежит в основе перестановочного теста при проверке нулевой гипотезы об отсутствии разницы между группами?
- Вы сделали 2000 повторов `bootstrap` для разницы средних A−B и получили 2000 значений разницы. Что из этого является эмпирическим распределением разницы средних?
- Как в `permutation test` обычно оценивают `p-value` для наблюдаемой статистики?
- Метрика имеет тяжёлые хвосты и сложную формулу (например, выручка на пользователя). Какой подход часто удобен, чтобы оценить неопределённость оценки без сложных выводов формул?
- Все вопросы по «Бутстреп и перестановочные тесты» →