Controls
Підсумок результатів
- Point estimate
- —
- Sample mean
- —
- Sample median
- —
- Sample standard deviation
- —
- n / B
- — / —
- Theoretical mean / σ
- — / —
-
Bootstrap percentile
—
-
t approximation (mean)
—
-
Normal approximation (proportion)
—
Як це обчислено
- Ініціалізуйте LCG (a=1664525, c=1013904223, m=232) із seed , щоб відтворити той самий потік вибірки.
- Згенеруйте n= спостережень із і обчисліть вибрану статистику .
- Виконайте B= бутстреп-перевибірок, візьміть квантилі типу 1 і покажіть вибрані інтервали ().
- Для режиму CLT використовуйте seed і K= стандартизованих вибіркових середніх; підсумок mean/variance ≈ .
Гістограми
Бутстреп-розподіл
Показує розподіл статистики за бутстреп-перевибірками та виділяє межі довірчого інтервалу.
Стандартизовані середні CLT
Накладання N(0,1) показує, як швидко емпіричні середнє і дисперсія наближаються до 0 та 1.
Поширені запитання
Навіщо використовувати процентиль типу 1?
Використовується порядкова статистика floor((B−1)p), тому межі інтервалу легко пояснити студентам і співвіднести з підручниковим підходом до бутстрепу.
Яку користь дає фіксований LCG?
Ті самі параметри, що й у симуляторі ймовірностей (a=1664525, c=1013904223, m=232), дають однакові вибірки для одного seed. Це зручно для занять, роздаткових матеріалів і дистанційної перевірки.