【摘要】：Bootstrap方法是一種有放回的再抽樣方法,可用于平均數(shù)假設檢驗的估計。采用蒙特卡洛數(shù)據(jù)模擬技術(shù),模擬正態(tài)分布數(shù)據(jù)。設計研究程序,探討在不同的樣本量和再抽樣次數(shù)不同情況下,Bootstrap方法在平均數(shù)假設檢驗中應用,所適宜的樣本容量,將一類錯誤率作為對比條件。結(jié)果表明,跨越三種比較條件,只有當樣本量大于等于5且模擬次數(shù)大于等于1000次時,才能得到滿足條件的一類錯誤率,即表明使用Bootstrap方法才會取得較好的效果。
[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.
【作者單位】： 華南師范大學心理學院;
【分類號】：O212.1;F224

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本文編號：2472280