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Amostragem >
Reamostragem técnicas são um conjunto de métodos para repetir a amostragem a partir de uma determinada amostra ou da população, ou uma forma de estimar a precisão de uma estatística. Embora o método pareça assustador, a matemática envolvida é relativamente simples e requer apenas uma compreensão de álgebra em nível de ensino médio.
informalmente, a repetição pode significar algo um pouco mais simples: repetir qualquer método de amostragem. Por exemplo, se você estiver realizando um teste de probabilidade sequencial e não chegar a uma conclusão, então você repassa e repete o teste. Para a maioria das intenções e propósitos, porém, se você ler sobre a recolocação (em oposição a “resample”), então o autor está provavelmente falando sobre uma técnica específica de recolocação.As principais técnicas são::
- inicialização e recolocação Normal (amostragem a partir de uma distribuição normal).
- recolocação de permutação (também chamada rearranjos ou Rearrandomização),
- validação cruzada.
Inicialização e Normal Reamostragem
Bootstrapping é um tipo de reamostragem, onde um grande número de pequenas amostras de mesmo tamanho são repetidamente desenhada, com substituição, a partir de uma única amostra original. A desmontagem Normal é muito semelhante à inicialização, pois é um caso especial do modelo de deslocamento normal—um dos pressupostos para a inicialização (Westfall et al., 1993). Tanto a captação como a recolocação normal assumem que as amostras são colhidas de uma população real (uma real ou uma teórica). Outra similaridade é que ambas as técnicas usam amostragem com substituição.Idealmente, você gostaria de extrair amostras grandes, não repetidas, de uma população, a fim de criar uma distribuição de amostragem para uma estatística. No entanto, recursos limitados podem impedi-lo de obter a estatística ideal. Recolocar significa que você pode extrair pequenas amostras várias vezes da mesma população. Além de economizar tempo e dinheiro, As amostras podem ser bastante boas aproximações para os parâmetros da população.
Permutação de Reamostragem
ao contrário de bootstrapping, permutação reamostragem não precisa de qualquer “população”; reamostragem é dependente apenas da atribuição de unidades para os grupos de tratamento. O fato de que você está lidando com amostras reais, em vez de populações, é uma razão pela qual às vezes é referido como a técnica de bootstrapping padrão-ouro (Strawderman e Mehr, 1990). Outra diferença importante é que a recolocação de permutação é uma técnica de amostragem sem substituição.
validação cruzada
validação cruzada é uma forma de validar um modelo preditivo. Os subconjuntos dos dados são removidos para serem usados como um conjunto de validação; os dados restantes são usados para formar um conjunto de treinamento, que é usado para prever o conjunto de validação.
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