Bootstrap平均数假设检验样本容量探讨

发布时间：2019-05-08 22:46

【摘要】：Bootstrap方法是一种有放回的再抽样方法,可用于平均数假设检验的估计。采用蒙特卡洛数据模拟技术,模拟正态分布数据。设计研究程序,探讨在不同的样本量和再抽样次数不同情况下,Bootstrap方法在平均数假设检验中应用,所适宜的样本容量,将一类错误率作为对比条件。结果表明,跨越三种比较条件,只有当样本量大于等于5且模拟次数大于等于1000次时,才能得到满足条件的一类错误率,即表明使用Bootstrap方法才会取得较好的效果。
[Abstract]:Bootstrap method is a resampling method which can be used to estimate the mean hypothesis test. Monte Carlo data simulation technology is used to simulate normal distribution data. The research program is designed to discuss the application of Bootstrap method in average hypothesis test under different sample size and resampling times, and a kind of error rate is taken as the contrast condition. The results show that only when the sample size is greater than or equal to 5 and the number of simulations is greater than or equal to 1000 times, the error rate satisfying the conditions can be obtained. That is to say, the Bootstrap method can achieve better results.
【作者单位】： 华南师范大学心理学院;
【分类号】：O212.1;F224

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本文编号：2472280