教师应了解的Bootstrap：本科统计学课程中的重抽样
其他统计学
2014-11-20 v1 统计方法学
摘要
本文有三个目标：（1）展示Bootstrap和置换检验在帮助学生理解统计概念（包括抽样分布、标准误差、偏差、置信区间、零分布和P值）方面的巨大潜力。（2）深入探讨这些方法为何有效、何时失效、需要注意的问题以及如何在教学中处理这些问题。（3）改变统计实践——通过将这些方法与常见的t检验和区间进行比较，我们发现后者的不准确性；我们通过渐近性证实了这一点。n ≥ 30并不足够——考虑n ≥ 5000。重抽样提供了诊断方法和更准确的替代方案。遗憾的是，常见的Bootstrap百分位区间在小样本中覆盖严重不足；存在更好的替代方案。语气非正式，包含一些故事和笑话。
引用
@article{arxiv.1411.5279,
title = {What Teachers Should Know about the Bootstrap: Resampling in the Undergraduate Statistics Curriculum},
author = {Tim Hesterberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1411.5279},
year = {2014}
}
备注
83 pages, 23 figures