Вы увеличили число повторов bootstrap с 500 до 10000. Что изменится в первую очередь?
AИстинная неопределённость станет меньше, потому что данных стало больше
BВыборка станет репрезентативнее популяции, потому что повторов больше
CОценка
SE и интервалов станет более стабильной из-за меньшего Monte Carlo-шума, но новой информации не появитсяDСистематическое смещение исчезнет автоматически
Правильный ответ. Больше повторов снижает шум симуляции, но не заменяет увеличение данных.
Разбор
Число повторов влияет на точность оценки квантилей и SE 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
Что делает
bootstrap на одном шаге, чтобы получить одну реплику статистики?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 `permutation test` при проверке `H0` об отсутствии разницы между группами?
- Вы сделали 2000 повторов `bootstrap` для разницы средних A−B и получили 2000 значений разницы. Что из этого является `эмпирическое распределение` разницы средних?
- Как в `permutation test` обычно оценивают `p-value` для наблюдаемой статистики?
- Метрика имеет тяжёлые хвосты и сложную формулу (например, `revenue per user`). Какой подход часто удобен, чтобы оценить неопределённость оценки без сложных выводов формул?
- Все вопросы по «Бутстреп и перестановочные тесты» →