a******n
发帖数: 11246 | 1 请教各位朋友一个关于bootstrapping方法本身的问题。
背景是这样的，N个observations，要fit一个model，假设model形式是Y=a+bX。
我理解的bootstrapping做法是，从这N个obs里re-sample N个obs, with replacement
，得到新的一组N obs，反复re sample，得到上千组N个的obs。每组fit一次model，最
后把上千个a和b平均一下。请问我这么做对么？
另外一种做法是，re-sample少量几次，比如10次吧，然后把这些re-sampled obs和原
来的N个合并在一起，这样一共有11*N个obs，直接fit model。这样做对吗？我总觉得
这么做和我理解的是完全不一样的，根本不能算bootstrapping，谁帮我confirm一下呀
？ |
q******n
发帖数: 272 | 2 第二种不是BOOTSTRAPPING. BOOTSTRAPPING can also be done by shuffling and
allocating residuals and created new Y, which is Yhat+sample(residuals). |
a******n
发帖数: 11246 | 3 多谢！你说的这个方法我也看到了，叫fixed-x / model-based resampling。那顺带问
一下，这个方法用来build linear model很好理解，但怎么应用到logistic
regression上呢？
Thanks~
【在 q******n 的大作中提到】
: 第二种不是BOOTSTRAPPING. BOOTSTRAPPING can also be done by shuffling and
: allocating residuals and created new Y, which is Yhat+sample(residuals).
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a******n
发帖数: 11246 | 4 顶一个，有没有朋友知道有没有这种re-sample做法。
replacement
【在 a******n 的大作中提到】
: 请教各位朋友一个关于bootstrapping方法本身的问题。
: 背景是这样的，N个observations，要fit一个model，假设model形式是Y=a+bX。
: 我理解的bootstrapping做法是，从这N个obs里re-sample N个obs, with replacement
: ，得到新的一组N obs，反复re sample，得到上千组N个的obs。每组fit一次model，最
: 后把上千个a和b平均一下。请问我这么做对么？
: 另外一种做法是，re-sample少量几次，比如10次吧，然后把这些re-sampled obs和原
: 来的N个合并在一起，这样一共有11*N个obs，直接fit model。这样做对吗？我总觉得
: 这么做和我理解的是完全不一样的，根本不能算bootstrapping，谁帮我confirm一下呀
: ？
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A*****r
发帖数: 795 | 5 bootstrap当然是第一个了
孙天使好歹也是phd啊.......汗
replacement
【在 a******n 的大作中提到】
: 请教各位朋友一个关于bootstrapping方法本身的问题。
: 背景是这样的，N个observations，要fit一个model，假设model形式是Y=a+bX。
: 我理解的bootstrapping做法是，从这N个obs里re-sample N个obs, with replacement
: ，得到新的一组N obs，反复re sample，得到上千组N个的obs。每组fit一次model，最
: 后把上千个a和b平均一下。请问我这么做对么？
: 另外一种做法是，re-sample少量几次，比如10次吧，然后把这些re-sampled obs和原
: 来的N个合并在一起，这样一共有11*N个obs，直接fit model。这样做对吗？我总觉得
: 这么做和我理解的是完全不一样的，根本不能算bootstrapping，谁帮我confirm一下呀
: ？
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I*****a
发帖数: 5425 | 6 1) If you can't get the distributions of ahat and bhat without bootstrapping
, method 2 won't give that either.
2) If you can directly estimate, say the variance of ahat and bhat, by
assumptions, then method 2 tends to give you smaller variances with bias.
replacement
【在 a******n 的大作中提到】
: 请教各位朋友一个关于bootstrapping方法本身的问题。
: 背景是这样的，N个observations，要fit一个model，假设model形式是Y=a+bX。
: 我理解的bootstrapping做法是，从这N个obs里re-sample N个obs, with replacement
: ，得到新的一组N obs，反复re sample，得到上千组N个的obs。每组fit一次model，最
: 后把上千个a和b平均一下。请问我这么做对么？
: 另外一种做法是，re-sample少量几次，比如10次吧，然后把这些re-sampled obs和原
: 来的N个合并在一起，这样一共有11*N个obs，直接fit model。这样做对吗？我总觉得
: 这么做和我理解的是完全不一样的，根本不能算bootstrapping，谁帮我confirm一下呀
: ？
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c***z
发帖数: 6348 | 7 thanks for sharing! I am studying bootstrap too, for a totally different
purpose: adjust for sample bias
just wondering if the following would work:
if my sample has 35% male, while I know that the population has 50% male. I
am resampling with replacement, so that my new sample has 50% male. Then I
do things with the new sample. |
w*******n
发帖数: 469 | 8 The first method, but need use all samples from sampling for model fitting!
replacement
【在 a******n 的大作中提到】
: 请教各位朋友一个关于bootstrapping方法本身的问题。
: 背景是这样的，N个observations，要fit一个model，假设model形式是Y=a+bX。
: 我理解的bootstrapping做法是，从这N个obs里re-sample N个obs, with replacement
: ，得到新的一组N obs，反复re sample，得到上千组N个的obs。每组fit一次model，最
: 后把上千个a和b平均一下。请问我这么做对么？
: 另外一种做法是，re-sample少量几次，比如10次吧，然后把这些re-sampled obs和原
: 来的N个合并在一起，这样一共有11*N个obs，直接fit model。这样做对吗？我总觉得
: 这么做和我理解的是完全不一样的，根本不能算bootstrapping，谁帮我confirm一下呀
: ？
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