Bootstrap抽样方法（原理与实现）

• 引用文章，“我的一些统计方法观”（ 作者：谢益辉）。文章中是这样阐述的：Bootstrap的一般的抽样方式都是“有放回地全抽”（其实样本量也要视情况而定，不一定非要与原样本量相等），意思就是抽取的Bootstrap样本量与原样本相同，只是在抽样方式上采取有放回地抽，这样的抽样可以进行B次，每次都可以求一个相应的统计量/估计量，最后看看这个统计量的稳定性如何（用方差表示）。
• 可以简单的看出Bootstrap是非常简单但是又有点古怪的抽样方法。集成学习方法Bagging里面提到的Bootstrap抽样的真正含义在上面得到了真正的解释。在Bagging中的抽样具体怎么实现呢？可以简单使用R软件 里面的sample(x,replace=TRUE,num)函数实现Bootstrap抽样.x表示被抽样的样本,replace=TRUE表示有回放抽样,反之不回放抽样,num表示你要抽样的个数.下面是实验效果(点击查看)
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• 实现比较简单明了，容易明白。