统计学(45)-利用Bootstrap法估计置信区间

如果该置信区间不包含0， 则可以认为两组差异有统计学意义；否则认为两组差异无统计学意义。

首先，使用Bootstrap *** 基于当前回归结果的t统计量进行重抽样，进行1000次重采样。接着，针对按照foreign变量分组后的mpg变量进行两个样本的t检验，假设两个样本的方差不相等。最后，将Bootstrap的结果保存在bsauto.dta文件中。

之一个bootstrapsample已经出来了：1299451234，求median，34 这样操作10000遍。median会形成一个distribution：然后你直接找中间95%的点的横坐标就行了，就可以找到置信区间。

Bootstrap检验怎么使用?

使用Bootstrap检验多个并列中介变量的操作 *** 具体操作如下 (1) 打开SPSS20中文版，选择“分析”→“回归”→“PROCESS”； (2) 将自变量、中介变量和因变量依次选入相应的选项框。

首先要建立中介效应模型，然后在Amos的分析属性中设置bootstrap，运行分析之后即可得到相关结果。SPSSAMOS20是一款使用结构方程式，探索变量间的关系的软件。Bootstrap，来自Twitter，是目前很受欢迎的前端框架。

但也有人研究认为逐步检验会比较不容易得到中介效应显著的结论，检验功效较低。因此，有学者在逐步检验流程上进行相应的修改，与bootstrap检验法操作 *** 一致，选择SPSSAU操作，放入对应变量，点击开始分析即可。

采用Preacher 和 Hayes ( 2008 ) 的Bootstrapping 中介效应检验 *** (设置 5000 次迭代)，该 *** 提供中介效应的 95% 置信区间估计，如果区间估计含有 0 就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有 0 则表示中介效应显著。

第二步，依次检验方程(2)的系数a和方程(3)的系数b，如果两个都显著，则间接效应显著，转到第四步；如果至少有一个不显著，进行第三步。第三步，用Bootstrap法检验。

SPSSAU默认提供bootstrap检验法，选择【问卷研究】【中介作用】，即可得到智能分析结果。

bootstrap中介效应检验 *** 是什么?

中介效应检验 *** 是：因果逐步回归检验法、系数乘积法、改良后的因果逐步回归法。

用Bootstrap *** 做中介效应的检验，并不是通过P值来判断的，而是根据(BootLLCI， BootULCI)这一区间是否包含0来判断。中介效应： 如果自变量X通过影响变量M而对因变量Y产生影响，则称M为中介变量。

中介效应检验的 *** 目前有四种：逐步回归法、系数乘积检验法、差异系数检验法和Bootstrapping。

Bootstrap法能适用于中、小样本和各种中介效应模型，当前SPSSAU【问卷研究】--【中介作用】也使用Bootstrap抽样法进行检验。并且支持一次性放置多个自变量X、中介变量M及控制变量等。

并且使用Bootstrap抽样法进行中介作用检验。中介作用的检验基本理论数学模型如下：中介作用共分为3个模型。

什么是bootstrap ***

1、bootstrap的意思是：独自创立。Bootstrap是美国Twitter公司的设计师Mark Otto和Jacob Thornton合作基于HTML、CSS、JavaScript开发的简洁、直观、强悍的前端开发框架，使得Web开发更加快捷。

2、Bootstrap法是以原始数据为基础的模拟抽样统计推断法，可用于研究一组数据的某统计量的分布特征，特别适用于那些难以用常规 *** 导出对参数的区间估计、假设检验等问题。

3、bootstrap、boosting是机器学习中几种常用的重采样 *** 。其中bootstrap重采样 *** 主要用于统计量的估计，boosting *** 则主要用于多个子分类器的组合。

4、应该说Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计 *** ，在小样本时效果很好。通过方差的估计可以构造置信区间等，其运用范围得到进一步延伸。具体抽样 *** 举例：想要知道池塘里面鱼的数量，可以先抽取N条鱼，做上记号，放回池塘。

5、bootstrap *** 的基本思想是将原样本当做“总体”，通过对原样本进行有放回的重复抽样，抽取大量新的子样本并利用子样本计算感兴趣的统计量及构筑置信区间的过程。

6、自助法(Bootstrap Method)是Efron(1979)於Annals of Statistics所发表的一个办法，是近代统计发展上极重要的一个里程碑，而在执行上常需借助於现代快速的电脑。

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