リサンプリング技術

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リサンプリング手法は、特定のサンプルまたは母集団からのサンプリングを繰り返す方法、または統計の精度を推定する方法のセットです。 方法は困難に聞こえるが、関与する数学は比較的単純であり、唯一の代数の高校レベルの理解を必要とします。

非公式には、リサンプルは少し簡単なことを意味することができます：任意のサンプリング方法を繰り返します。 たとえば、連続確率比検定を実施していて、結論に達していない場合は、検定を再サンプリングして再実行します。 しかし、ほとんどの意図と目的のために、リサンプリングについて読むと（”リサンプリング”とは対照的に）、著者は特定のリサンプリング技術について話し

具体的なリサンプリング技術

主な技術は次のとおりです:

1. ブートストラップと正規リサンプリング(正規分布からのサンプリング)。
2. 順列リサンプリング（再配置または再ランダム化とも呼ばれます）、
3. 交差検証。

ブートストラップと通常のリサンプリング

ブートストラップはリサンプリングの一種であり、同じサイズの小さなサンプルを1つの元のサンプ 通常のリサンプリングは、ブートストラップの仮定の一つである通常のシフトモデルの特殊なケースであるため、ブートストラップと非常によく似ています(Westfall et al., 1993). ブートストラップと通常のリサンプリングの両方で、サンプルは実際の母集団（実際の母集団または理論的母集団）から引き出されると仮定します。 もう一つの類似点は、両方の手法が置換によるサンプリングを使用することである。

理想的には、統計量の標本分布を作成するために、母集団から大きく反復されない標本を描画したいと考えています。 ただし、リソースが限られていると、理想的な統計を取得できなくなる可能性があります。 リサンプリングとは、同じ母集団から小さなサンプルを何度も何度も描画できることを意味します。 時間と費用を節約するだけでなく、サンプルは母集団パラメータの非常に良い近似になる可能性があります。

順列リサンプリング

ブートストラップとは異なり、順列リサンプリングは”母集団”を必要とせず、リサンプリングは処理グループへの単位の割り当てにのみ依存します。 母集団の代わりに実際のサンプルを扱っているという事実は、それが時には金本位ブートストラップ技術と呼ばれる理由の1つです（Strawderman and Mehr、1990）。 もう一つの重要な違いは、置換リサンプリングが置換なしのサンプリング技術であることです。

交差検証

交差検証は、予測モデルを検証する方法です。 残りのデータはトレーニングセットを形成するために使用され、トレーニングセットは検証セットを予測するために使用されます。

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