Bootstrap Güven Aralığı Hesaplama

Verilerinizi yapıştırın, güven düzeyi ve örneklem sayısını ayarlayarak bootstrap güven aralığını alın.

Nasıl hesaplanır?

Gözlemlerinizi veri değerleri alanına boşluk, virgül, noktalı virgül ya da satır sonuyla ayırarak yapıştırın (ondalık işareti olarak nokta kullanın). En az iki sayı gerekir. Araç, girdiğiniz yeniden örnekleme sayısı kadar örneklem çeker; her biri verinizden yerine koyarak seçilmiş n değerden oluşur ve her örneklemin ortalaması kaydedilir. Bu ortalamalar sıralanır ve yüzdelik sınırlar okunur: C güven düzeyi için alt sınır (100 − C)/2 yüzdeliğinde, üst sınır 100 − (100 − C)/2 yüzdeliğindedir. Örneklem sayısı 100 ile 100.000 arasına sıkıştırılır, güven düzeyi 0 ile 100 arasında olmalıdır. Rastgele sayı üreteci sabit tohumla çalışır, bu yüzden aynı girdi her zaman aynı aralığı verir. Sınırların yanında basit örneklem ortalaması da dört ondalıkla gösterilir.

Örnek hesaplama

Sekiz ölçüm: 12.1, 14.3, 11.8, 15.2, 13.7, 12.9, 16.4, 13.1. Toplamları 109,5 olduğundan örneklem ortalaması 109,5 / 8 = 13,6875 olur. %95 güven ve 5000 yeniden örneklemle her örneklem, verinizden yerine koyarak çekilen sekiz değerin ortalamasıdır. Sıralanmış 5000 ortalama %2,5 ve %97,5 konumlarından kesilir; alt sınır 12,7250, üst sınır 14,7500 çıkar. Yani ortalamanın yaklaşık 12,73 ile 14,75 arasında olduğu tahmin edilir.

Bu örneği dene →

Sık yapılan hatalar

  • Veri alanına 12,5 gibi ondalık virgül yazmak. Burada virgül ayırıcıdır; 12,5 iki ayrı sayı olarak (12 ve 5) okunur. 12.5 yazın.
  • Güven düzeyini kesir olarak (0.95) girmek. Alan yüzde ister, doğrusu 95'tir; 0.95 yazarsanız %0,95'lik, çok dar ve anlamsız bir aralık çıkar.
  • Aralığı tek tek gözlemleri kapsıyor sanmak. Bu, ortalama için bir aralıktır; ham verinizin çoğu aralığın dışında kalır.
  • Birkaç noktalık veriye bootstrap'a güvenmek. 3-4 değerle yeniden örneklemler çok az farklı ortalama üretebilir; aralık kabadır ve gerçek belirsizlikten dar görünebilir.
  • Aralığı daraltmak için örneklem sayısını artırmak. Daha çok yeniden örnekleme yalnızca sınırları daha kararlı yapar, anakütle hakkında yeni bilgi eklemez.

Bu hesaplama hakkında

Bradley Efron tarafından 1979'da tanıtılan bootstrap yöntemi, gözlemlenen verinizi yerine koyarak binlerce kez tekrar tekrar örnekleyip her yeniden örneklemede istatistiği (burada ortalamayı) yeniden hesaplayarak bir istatistiğin örnekleme dağılımını tahmin eder. Alttaki dağılımın normal olduğunu varsayıp t veya z dağılımına dayanan geleneksel güven aralığının aksine, bootstrap böyle bir varsayımda bulunmaz; aralığı doğrudan yeniden örneklenen ortalamaların dağılımından, yüzdelik dilim yöntemiyle çıkarır.

Bu hesap makinesi ham verinizi, seçtiğiniz güven düzeyini ve yeniden örneklem sayısını alır, ardından ortalama için elde edilen bootstrap güven aralığını döndürür. Küçük, çarpık veya normal dağılmayan örneklemlerle çalışan istatistikçiler ve veri bilimciler, klasik güven aralığına dağılımdan bağımsız bir alternatif arayan araştırmacılar, olağan normallik varsayımlarının şüpheli veya doğrulanması zor olduğu durumlarda bu aracı kullanır.

Bu faydalı oldu mu?

En fazla 3 tepki seçebilirsiniz.

Yorumlar (1)

  • Editör ekibi

    Bootstrap aralığı yalnızca yapıştırdığınız veriyi anlatabilir. Her yeniden örneklem ortalaması en küçük ve en büyük değerleriniz arasında kaldığı için çok küçük bir örneklem dar görünen ama güvenilmeyebilecek bir aralık verir. Daha çok yeniden örnekleme sınırları pürüzsüzleştirir, evren hakkında yeni bilgi eklemez. Tohum sabit olduğundan aynı veriyle yeniden çalıştırınca aynı sınırları görürsünüz. Örneklemde kaç gözlem var, neyi ölçüyorsunuz?

Popüler hesaplayıcılar

Tüm Hesaplayıcılar