why bootstrap？ - Statistics版 - 未名存档

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Statistics版 - why bootstrap？

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a***g 发帖数: 2761	1 不知道怎么版上最近很和这个题目较劲啊事实上要认清一个方法有效与否不能绝对的来看待，有几个问题也要考虑进来：它面对的对象是什么它有效的范围在哪里它的理论基础能不能解释它的效果首先看看第一个问题，就是bootstrap不是什么万金油的方法，最初人们用它为的是处理一些对背景知识比较茫然或者信噪比比较低的数据，糙点说就是实在没辙了才用这一招的。如果知道数据大致的生成过程，那直接蒙特卡洛好了，还用个屁bootstrap啊，甚至噪音影响不大的时候，极大似然的估计都更好些。那么反过来说，这也是为什么对于非参问题，bootstrap直到今天都是最有力的手段之一。既然大家都不知道真实的模型是啥，而bootstrap的估计已经被很多实际应用证明有效了，那为什么不用。至于是否能够接近所谓的“真理”，那么我觉得之前的讨论已经说的很清楚了，没有正确的模型，只有有效的模型。统计更多的是为了有用，不仅仅是为了对。第二个问题，我不敢瞎说，bootstrap到今天已经有太多交叉领域了，有些是为了灌水，有些真的有用。这个大家有兴趣可以自己看看。但是起码在非参和半参的相当大一类问题上，bootstrap是十分有效的。第三个问题，也就是为什么bootstrap有效。这里有很多数学的细节，但是一些可以肯定的结论就是，这种方法实际上是对那个未知的模型做了一个相合的二阶展开。这是从数学上对它相当有力的一个理论支撑。这也就是jackknife为什么有效的原因，这种二阶展开实际上减小了估计值所在分布的方差，增强了估计效果。一些和它有等价效果的方法，主要是经验似然，也是通过考虑高阶展开的思路证明它们的等价性的。具体这个二阶展开什么意思，感兴趣的同学可以看看peter hall的一本书：The bootstrap and Edgeworth expansion。我想大牛写的这本书应该能给大家一些启发。同时邵军写的The jackknife and bootstrap也是相当见地的一本专著。我觉得只有起码了解一些bootstrap的东西再来讨论才是有所裨益的，如果只是看了它简单的实现过程，那么应该还是不够。我的感觉是空对空的讨论没有好处，只会带来更多的困惑。
q**j 发帖数: 10612	2 efron要讲课不是。信噪比比较低吧？【在 a***g 的大作中提到】 : 不知道怎么版上最近很和这个题目较劲啊 : 事实上要认清一个方法有效与否不能绝对的来看待，有几个问题也要考虑进来： : 它面对的对象是什么 : 它有效的范围在哪里 : 它的理论基础能不能解释它的效果 : 首先看看第一个问题，就是bootstrap不是什么万金油的方法，最初人们用它为的是处 : 理一些对背景知识比较茫然或者信噪比比较低的数据，糙点说就是实在没辙了才用这一招 : 的。如果知道数据大致的生成过程，那直接蒙特卡洛好了，还用个屁bootstrap啊，甚 : 至噪音影响不大的时候，极大似然的估计都更好些。那么反过来说，这也是为什么对于 : 非参问题，bootstrap直到今天都是最有力的手段之一。既然大家都不知道真实的模型
a***g 发帖数: 2761	3 笔误，呵呵，不好意思【在 q**j 的大作中提到】 : efron要讲课不是。信噪比比较低吧？

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