Bootstrap区间预测 | Matlab Bootstrap区间预测 为您的点预测提供置信区间

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🔥 内容介绍

在统计学中,区间预测是一种常用的方法,用于估计未来观测值的范围。它可以帮助我们更好地理解数据的不确定性,并为决策者提供更可靠的信息。Bootstrap方法是一种常见的区间预测技术,它通过模拟重抽样来估计观测值的分布。本文将介绍Bootstrap方法的原理和应用,并探讨其优缺点。

Bootstrap方法的原理很简单,它通过从原始数据集中有放回地抽取样本,构建多个新的数据集。然后,对每个新数据集进行统计分析,并记录感兴趣的统计量,如均值、中位数或回归系数。通过重复这个过程,我们可以得到一系列统计量的分布。最后,通过计算这些分布的分位数,我们可以得到观测值的区间预测。

Bootstrap方法的优点之一是它不依赖于数据的分布假设。这使得它对于非参数统计问题非常有用,因为它可以在不假设数据分布的情况下进行推断。此外,Bootstrap方法还可以处理小样本问题,因为它通过模拟重抽样来扩大样本容量。这使得我们能够更准确地估计未来观测值的分布。

然而,Bootstrap方法也有一些缺点。首先,它需要大量的计算资源和时间,特别是在处理大型数据集时。每次重抽样都需要重新计算统计量,这可能会导致计算成本非常高。其次,Bootstrap方法对于极端值和异常值非常敏感。由于重抽样是基于原始数据集的,如果数据中存在异常值,那么Bootstrap方法可能会产生不准确的结果。因此,在使用Bootstrap方法时,我们应该格外注意数据的质量和准确性。

在实际应用中,Bootstrap方法有广泛的应用领域。例如,在金融领域,我们可以使用Bootstrap方法来估计股票收益的置信区间,以帮助投资者制定风险管理策略。在医学研究中,Bootstrap方法可以用于估计药物的疗效和副作用的区间预测。此外,在市场营销领域,Bootstrap方法可以用于估计产品销售量的置信区间,以帮助企业进行市场预测和决策。

总而言之,Bootstrap方法是一种强大的区间预测技术,可以帮助我们更好地理解数据的不确定性。它具有不依赖于数据分布假设和处理小样本问题的优点,但也需要注意计算成本和对异常值的敏感性。在实际应用中,我们可以根据具体问题选择合适的统计量和重抽样方法,以得到准确可靠的区间预测结果。通过合理地应用Bootstrap方法,我们可以为决策者提供更可靠的信息,从而做出更明智的决策。

📣 部分代码

function [F,Pre,Recall,TP,FP,FN,numo]=cell_measures(I,G)% if max(max(I))>0TP=0;FP=0;FN=0;[xg,yg]=size(G);G(1,:)=0;G(xg,:)=0;G(:,1)=0;G(:,yg)=0;G=bwareaopen(G,15,4);I=bwareaopen(I,15,4);[L1,~]=bwlabel(I,4);S=regionprops(L1,'Centroid');Centroids=cat(1,S.Centroid);[numfp,~]=size(Centroids);xs=Centroids(:,1);ys=Centroids(:,2);[L,num]=bwlabel(G,8);numo=num;R1=logical(zeros(size(G))); for i=1:num    R=logical(zeros(size(G)));    R(find(L==i))=1;%     figure,imshow(R),hold on,plot(xs,ys,'r.','MarkerSize',25);    bwg=bwboundaries(R,4,'noholes');    [in,on]=inpolygon(xs,ys,bwg{1}(:,2),bwg{1}(:,1));    if numel(xs(in))>1 %         TP=TP+1;        FP=FP+numel(xs(in))-1;        numfp=numfp-numel(xs(in))-1;    elseif numel(xs(in))==1 %        TP=TP+1;        numfp=numfp-1;    end    if numel(xs(on))>0 %        FP=FP+numel(xs(on));        numfp=numfp-numel(xs(on));    end    if numel(xs(in))==0        FN=FN+1;       end    end FP=FP+numfp; Pre=TP/(TP+FP); Recall=TP/(TP+FN); F=Pre*Recall*2/(Pre+Recall);% end

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 吴庆平,林素仙,黄飞.非参数bootstrap方法及其MATLAB实现[J].丽水学院学报, 2012, 34(2):5.DOI:10.3969/j.issn.1008-6749.2012.02.002.

[2] 吳信宏,郭廣洋.Bootstrapping in dara analysis: a matlab approach[J].南華大學企業管理系管理科學碩士班, 2003.

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