Mathematical_Statistics_with_Resampling_and_R

资 源 简 介

Mathematical_Statistics_with_Resampling_and_R

详 情 说 明

数学统计与重抽样方法在R语言中的应用为数据分析师和统计学家提供了强大的工具集。重抽样技术通过从样本数据中有放回地重复抽取子样本，避免了传统参数检验对分布假设的依赖，特别适用于小样本或分布未知的场景。

核心思想是利用现有数据模拟抽样分布，常见方法包括：自助法(Bootstrap)用于估计统计量的标准误差和置信区间；置换检验(Permutation Test)通过打乱标签评估原假设的合理性。R语言凭借其向量化运算和丰富的统计包如boot、coin，能高效实现这些计算密集型任务。

实际应用中，重抽样既可用于验证统计模型稳定性，也能处理传统t检验或ANOVA难以应对的非常规数据分布。相比理论推导的渐进方法，这种基于计算的方式更直观且适应性强，尤其适合教学演示和探索性分析。