重采样统计

一个多世纪以来,基于公式的推理统计的固有困难一直困扰着科学家,导致了研究中的错误,并使数百万学生讨厌这门学科。再抽样(从给定的数据中提取重复的样本,或数据建议的总体)是一种行之有效的治疗方法。引导、排列和其他计算机密集型程序已经彻底改变了统计学。重采样现在是置信限、假设检验和其他日常推理问题的选择方法。代替基于复杂数学和神秘近似的参数和非参数检验的强大公式和神秘表格,基本的重采样工具是模拟,由完全理解自己在做什么和为什么要做的实践者特别为手头的任务而创建。重采样可以让你分析大多数类型的数据,甚至那些无法用公式分析的数据。越来越多的科学文章使用重采样技术,作为基本工具和困难的应用,证明了重采样的价值。数理统计中膨胀的文献表明,在荒芜多年之后,它在理论基础上得到了认可。(资料来源:http://mathres.kevius.com/software.htm)


zbMATH中的参考文献(参考文献12条)

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按年份排序(引用)

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  5. Antoch,Jaromír:统计计算环境(2008)ioport公司
  6. 菲格雷多,格拉齐埃拉P。;德卡瓦略,路易斯A.V。;巴博萨,赫利奥·J·C。;Ebecken,Nelson F.F.:模拟二元人工免疫系统系统发生的进化算法(2008)ioport公司
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  8. 阿布拉罕森,多尔;Wilensky,Uri:基于技术的统计设计中的学习轴和桥接工具(2007)数学
  9. 帕特里斯,伯泰尔;Clémençon,Stéphan:原子马尔可夫链基于再生的引导的二阶性质(2007)
  10. 马蒂亚斯博士;Perlman,Michael D.:高斯图形模型选择中的多重测试和误差控制(2007)
  11. 比克尔,彼得J。;李波:统计学中的正规化(2006)
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