Bootstrap có nghĩa là R

Một nghiên cứu mô phỏng đơn giản đã được thực hiện để khám phá chất lượng của các phương pháp khoảng tin cậy khác nhau. Mô phỏng liên quan đến việc tạo các quan sát \(n \in \{10, 20, 50, 100, 200\}\) từ phân phối \(\chi_1^2\), sau đó sử dụng bootstrap không tham số để tạo khoảng tin cậy cho . Xin nhắc lại, giá trị trung bình của phân phối chi bình phương là tham số bậc tự do \(k\), trong trường hợp này là \(\mu = 1\). Trung vị của phân phối chi bình phương với một bậc tự do là \(\theta = 0. 4549364\)

Phân tích mô phỏng

Đối với mỗi kích thước mẫu, tôi đã tạo 10.000 mẫu dữ liệu độc lập có kích thước \(n\), sau đó tôi sử dụng các phương pháp bootstrap không tham số để tạo khoảng tin cậy 95%. Bootstrap không tham số được triển khai bằng cách sử dụng hàm np.boot trong gói nptest R. Tỷ lệ bao phủ được xác định là tỷ lệ của 10.000 lần lặp lại trong đó phương pháp khoảng tin cậy đã cho chứa tham số thực (\(\mu = 1\) cho giá trị trung bình hoặc \(\theta = 0. 4549364\) cho trung bình)

Kết quả mô phỏng cho giá trị trung bình

Kết quả mô phỏng cho tham số trung bình được tóm tắt trong hình bên dưới. Biểu đồ con bên trái hiển thị tỷ lệ bao phủ cho từng phương pháp trên các kích thước mẫu khác nhau. Biểu đồ con bên phải hiển thị thời gian chạy trung bình cho từng phương thức trên các kích thước mẫu khác nhau

Chúng tôi thu được đầu ra sau trong cửa sổ Bảng điều khiển sau khi mã được thực thi

Lấy mẫu lại Bootstrap

Cách sử dụng

khởi động (dữ liệu, thống kê, R, sim =”thông thường”, stype =”i”,
strata=rep(1,n), L=NULL, m=0, trọng số=NULL,
đã chạy. gen=function(d, p) d, mle=NULL,…)

Tranh luận

1. dữ liệu

Dữ liệu ở dạng vectơ, ma trận hoặc khung dữ liệu. Nếu chúng ta đang sử dụng ma trận hoặc khung dữ liệu, thì chúng ta có thể coi mỗi hàng là một quan sát đa biến

Khám phá các loại vectơ và hoạt động trong vectơ

2. thống kê

Bất cứ khi nào chúng ta sử dụng sim=”tham số”, thì đối số đầu tiên của thống kê phải là dữ liệu

3. r

Nó cho biết về số lần sao chép bootstrap. Thông thường, đây sẽ là một số nguyên dương duy nhất

4. sim

Một chuỗi ký tự cho biết loại mô phỏng được yêu cầu

5. đánh máy

Một chuỗi ký tự biểu thị đại diện cho đối số thứ hai của thống kê. Các giá trị có thể có của stype là “i” (chỉ số – mặc định), “f” (tần số) hoặc “w” (trọng số)

6. Strata

Một vectơ số nguyên hoặc thừa số chỉ định tầng cho các bài toán nhiều mẫu

Bạn có biết về R Factor Functions

7. tôi

Đối số này được sử dụng để đánh giá các giá trị ảnh hưởng của các quan sát.  

8. tôi

Trong trường hợp này, một số dự đoán được đưa ra cần được sao chép ở mỗi lần khởi động. Điều này hữu ích nhất cho các mô hình tuyến tính (tổng quát)

9. tạ

Đối số này là một vectơ hoặc ma trận trọng số quan trọng. Nếu nó là một vectơ, thì đối số phải có nhiều phần tử bằng với số lượng quan sát trong dữ liệu. Thông số này bị bỏ qua nếu sim không “bình thường” hoặc “cân bằng”

10. đã chạy. gen

Chức năng này chỉ được sử dụng khi sim được “tham số”. Nó là một chức năng của hai đối số

11. con lừa

Đối số thứ hai được truyền cho run. gen

12. …

Đó là một đối số cho một thống kê cần được chuyển không thay đổi mỗi khi nó được gọi

Các loại Bootstrap CI

Chức năng bootstrap CI “khởi động. ci” trả về năm loại khoảng tin cậy khác nhau

• Norm (Đại diện bình thường)
• Căn bản
• Stud (sinh viên)
• Phần trăm (phần trăm)
• Bca (điều chỉnh sai lệch, tăng tốc)

Để hiểu các loại CI khác nhau trong bootstrapping, chúng ta hãy xem qua một số ký hiệu quan trọng

• Giá trị trung bình của các lần thực hiện bootstrap được biểu thị bằng t⋆, đây là ước tính bootstrap của chúng tôi
• Giá trị của số liệu thống kê trong tập dữ liệu của chúng tôi là t0
• Lỗi tiêu chuẩn trong ước tính bootstrap của chúng tôi được biểu thị bằng se⋆
• Bootstrap ước tính b = t⋆ − t0 trong đó b là độ lệch của chúng tôi
• Mức độ tin cậy được ký hiệu là α
• Lượng phân vị 1−α2 của phân phối chuẩn chuẩn là zα
• Phân vị α của phân phối thực hiện bootstrap được biểu thị bằng θα

Bây giờ, chúng ta sẽ xem xét các CI khởi động khác nhau

1. CI phần trăm

Một CI phần trăm có các phần trăm có liên quan. Sử dụng các ký hiệu trên, phần trăm CI được viết là

2. CI bình thường

Trong trường hợp bootstrap, chúng tôi sửa đổi Wald CI để sửa nó cho sai lệch. Trong trường hợp đó, CI bình thường trở thành

3. CI cơ bản

CI cơ bản là một cải tiến so với CI phần trăm. Percentile CI không hoạt động tốt trong các trường hợp phân phối có đuôi kỳ lạ, nhưng CI cơ bản cung cấp hiệu suất mạnh mẽ hơn nhiều. Phương pháp mà qua đó CI cơ bản tính toán sự khác biệt giữa bản sao bootstrap và t0 là bằng cách sử dụng phân vị để phân phối

CI cơ bản được biểu thị bằng công thức

4. BCαCI

BCαCI là viết tắt của hiệu chỉnh sai lệch, tăng tốc. Phần trăm cụ thể của việc thực hiện bootstrap được yêu cầu bởi Tăng tốc được đề cập trong tên của phương thức. Đôi khi, những phần trăm này có thể là ngoại lệ và do đó, về bản chất là cực đoan. Trong những trường hợp này, BCα có thể khá không ổn định

Đừng quên kiểm tra Phân tích dữ liệu đồ họa với R

Phương pháp khởi động R

Có hai phương pháp bootstrapping trong R

1. dư

Đầu tiên, chúng tôi khởi động phần dư. Sau đó, tạo một tập hợp các biến phụ thuộc mới. Sau đó, chúng tôi sử dụng các biến phụ thuộc này để tạo thành một mẫu khởi động

2. Cặp Bootstrapping

Nó liên quan đến các cặp lấy mẫu của biến phụ thuộc và biến độc lập. Giữa hai phương pháp này, phương pháp thứ hai được cho là mạnh mẽ hơn

Khi nào sử dụng Bootstrap trong R?

Nó được sử dụng để cho phép suy luận về thống kê quan tâm. Điều quan trọng là khi chưa biết phân phối thực sự của thống kê này

Ví dụ

Trong trường hợp của một mô hình tuyến tính, nếu một nhà phân tích không muốn dành thời gian viết ra các phương trình, thì bootstrapping trong R là một cách tiếp cận tuyệt vời cho anh ta. Nó giúp nhận được các lỗi tiêu chuẩn và khoảng tin cậy từ bản phân phối bootstrapping

Khi bootstrap không nhất quán?

Điều này đưa ra một tập hợp các tình huống khi thủ tục bootstrap có thể thất bại

1 . Nói chung, người ta quan sát thấy rằng đối với cỡ mẫu nhỏ dưới 10, mẫu khởi động không đáng tin cậy.

2 . Các bản phân phối có khoảnh khắc thứ hai vô hạn.

3 . Khi ước lượng các giá trị cực trị.

4 . Tại thời điểm các quy trình AR không ổn định.

Phát triển R Bootstrap – Ưu và nhược điểm

Theo Twitter, Bootstrap là framework tốt nhất hiện có. Chúng tôi sử dụng bootstrap để phát triển các dự án đáp ứng và ưu tiên thiết bị di động trên web, đó là khung HTML, CSS và JS

Bây giờ, chúng tôi sẽ cho bạn biết điều quan trọng nhất. Các khung có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian mà bạn thường dành cho việc viết mã, nhưng nó hạn chế khả năng sáng tạo của bạn. Vì vậy, tốt hơn hết là bạn nên đưa ra những ý tưởng thiết kế phù hợp với yêu cầu của họ.

Ưu điểm của phát triển R Bootstrap

• Nó có ít lỗi trình duyệt chéo hơn
  
• Nó có cấu trúc và phong cách đáp ứng
  
• Bootstrap chứa một số plugin JavaScript sử dụng jQuery.
  
• Nó có tài liệu tốt và hỗ trợ cộng đồng
  
• Nó có vô số mẫu miễn phí và chuyên nghiệp, chủ đề WordPress và plugin.
  
• Bootstrap có hệ thống lưới tuyệt vời.

Nhược điểm của phát triển R Bootstrap

• Sẽ cần nhiều kiểu ghi đè hoặc viết lại tệp. Do đó, nó có thể dẫn đến việc dành nhiều thời gian hơn cho việc thiết kế và mã hóa trang web. Ngoài ra, thiết kế có xu hướng khác với thiết kế thông thường được sử dụng trong bootstrap
• Chúng tôi sẽ phải đi xa hơn trong khi tạo ra một thiết kế. Nếu chúng ta không tùy chỉnh nhiều, thì tất cả các trang web sẽ trông giống nhau
• Các kiểu có trong bootstrap rất dài dòng. Ngoài ra, nó có thể dẫn đến nhiều đầu ra trong HTML
• Một JavaScript được gắn với jQuery và nó là một trong những thư viện phổ biến nhất, do đó khiến hầu hết các plugin không được sử dụng
• Đó là một HTML không tuân thủ

Nhận thông tin chuyên sâu về Thao tác dữ liệu trong R

Ưu và nhược điểm của R Bootstrapping

Ưu điểm của R Bootstrapping

1. Không cần phải dành nhiều thời gian để gây quỹ – Khiếu nại để được tài trợ là một quá trình lâu dài và khó khăn đối với hầu hết các doanh nhân. Khi bạn là một doanh nhân lần đầu tiên và đang ở giai đoạn đầu của công ty, thì việc bạn cảm thấy thoải mái khi khởi động sẽ giúp bạn rất nhiều trong quá trình này.

2. Kiểm soát tốt hơn tốc độ của công ty bạn – Thật tốt nếu bạn đang kiếm tiền từ nghề này. Mọi người trong công ty sẽ gây áp lực buộc bạn phải phát triển nhanh hoặc thoát ra ngoài lớn. Đó là cách họ kiếm được lợi nhuận từ việc đầu tư vào bạn. Vì không phải tất cả các doanh nghiệp đều được thiết kế để đáp ứng tốc độ “phát triển lớn mạnh hoặc dừng hoạt động”, quá trình khởi động giúp bạn quyết định thời điểm và tốc độ di chuyển.

3. Bạn có thể chọn cấu trúc công ty của mình – Hầu hết các nhà đầu tư cần bạn trở thành C corp để tự bảo vệ mình. Và, do đó, họ hạn chế tiếp xúc với thuế. Tuy nhiên, tùy thuộc vào loại hình kinh doanh của bạn, bạn có thể muốn trở thành S-corp hoặc LLC. Hơn nữa, vào cuối ngày, sẽ rất quan trọng nếu bạn phân phối lợi nhuận của công ty cho các cổ đông. Mặt khác, các cổ đông của C-corps bị “đánh thuế hai lần”. Điều gì sẽ mang lại lợi ích cho bạn nếu bạn có lãi và chia cổ tức?

4. Không quản trị – Nếu bạn được các nhà đầu tư chuyên nghiệp huy động vốn, họ sẽ yêu cầu bạn thành lập một hội đồng quản trị. Do đó, điều này có nghĩa là bạn phải dành thời gian để cập nhật và quản lý bảng. Bạn có thể nhận được rất nhiều giá trị từ một bảng tốt nhưng phải mất thời gian.

5. Mạng lưới những người ủng hộ – Lợi ích của bạn phù hợp với lợi ích của các nhà đầu tư của bạn. Vì vậy, nếu họ muốn bạn thành công thì những người giỏi nhất sẽ cố gắng giúp bạn. Vì vậy, bây giờ bạn có một đội ngũ tuyệt vời để tư vấn giúp đỡ và tư vấn khi bạn cần. Trường hợp này đặc biệt đúng khi bạn cần thêm tiền.

Nhược điểm của R Bootstrapping

1. Tốc độ – Bằng cách khởi động trong R, bạn đang giới hạn hoặc chuyển hướng tài nguyên của mình. Trong một số ngành như web và phần mềm, đây có thể là một thách thức lớn bởi vì chúng tôi biết rằng thị trường di chuyển quá nhanh, bạn có thể bị đối thủ cạnh tranh được tài trợ tốt vượt qua trong khi bạn vẫn đang khởi động.

2. Rủi ro cá nhân – Bằng cách khởi động, bạn đang giữ lại nhiều giá trị hơn và chấp nhận nhiều rủi ro hơn. Mặc dù, nếu bạn đang quyên góp tiền có nghĩa là bạn chia sẻ cả hai.

Ưu điểm và nhược điểm của tài trợ Bootstrapped

Ưu điểm của Bootstrapping doanh nghiệp của bạn

• Thay vì lãng phí thời gian để săn lùng một khoản đầu tư, bạn có thể tập trung hơn vào chính công việc kinh doanh
• Không có nhà đầu tư bên ngoài, bạn có thể kiểm soát hoàn toàn công ty của mình mà không gặp áp lực
• Đảm bảo rằng doanh nghiệp của bạn sẽ tập trung vào khách hàng hơn. Vì tất cả tiền đều đến từ khách hàng thay vì nhà đầu tư
• Chủ sở hữu được hưởng một miếng bánh lớn hơn trong trường hợp công ty ra đi thay vì chia sẻ nó với các nhà đầu tư

Nhược điểm của Bootstrapping doanh nghiệp của bạn

• Vì nhà thầu bootstrapping sử dụng tài sản cá nhân của chính họ để giúp công việc kinh doanh của họ diễn ra, nên họ có nguy cơ mắc nợ nhiều hơn nếu công việc kinh doanh thất bại
• Mất nhiều thời gian hơn để phát triển một công ty mà không cần đầu tư. Điều đó có nghĩa là bạn sẽ không kiếm được tiền trong một thời gian dài
• Hoàn toàn không có khả năng bạn phải khởi động tất cả các dự án kinh doanh, đặc biệt nếu doanh nghiệp cần một số vốn lớn để bắt đầu
• Có thể doanh nghiệp của bạn thất bại nếu việc phát triển và tiếp thị sản phẩm trở nên không hiệu quả
• Đối thủ cạnh tranh có tình hình tài chính tốt hơn. Họ có cơ hội tốt hơn để đẩy bạn ra khỏi thị trường trước cả khi bạn có cơ hội để bắt đầu kinh doanh và vận hành

Tóm lược

Chúng tôi đã nghiên cứu bootstrapping trong R. Cùng với điều này, chúng tôi đã tìm hiểu lý do tại sao và khi nào nên sử dụng R bootstrapping. Sau khi tìm hiểu tất cả những điều này, chúng tôi đã chuyển sang những ưu điểm và nhược điểm của việc khởi động trong R trong các lĩnh vực khác nhau, điều này cũng giúp ích cho sự phát triển cá nhân

bootstrap có ý nghĩa gì trong thống kê?

Làm cách nào để khởi động một khung dữ liệu trong R?

Làm cách nào để tìm khoảng tin cậy bootstrap trong R?

Làm cách nào để giải thích kết quả bootstrap?