放回抽样标准误
统计学基础概念:自举法、置信区间、标准误 -
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方法导出对参数的区间估计、假设检验等问题。Bootstrap的基本思想是：在原始数据的范围内作有放回的再抽样（resampling with replacement) , 样本容量仍为n，原始数据中每个观察单位每等我继续说。
不放回抽样是一种抽样方法，它是在逐个抽取个体时，每次被抽到的个体不放回总体中参加下一次抽取的方法。采用不重复抽样方法时，总体单位数在抽样过程中逐渐减小，总体中各单位被抽中的概率先后不同。不放回抽样也指整个样本一次同时抽取的抽样方法。标准误差是指在抽样试验(或重复的等精度测量)中，常到此结束了？。
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方法导出对参数的区间估计、假设检验等问题。Bootstrap的基本思想是：在原始数据的范围内作有放回的再抽样（resampling with replacement) , 样本容量仍为n，原始数据中每个观察单位每等我继续说。
不放回抽样是一种抽样方法，它是在逐个抽取个体时，每次被抽到的个体不放回总体中参加下一次抽取的方法。采用不重复抽样方法时，总体单位数在抽样过程中逐渐减小，总体中各单位被抽中的概率先后不同。不放回抽样也指整个样本一次同时抽取的抽样方法。标准误差是指在抽样试验(或重复的等精度测量)中，常到此结束了？。
不放回的简单随机抽样时，在每次抽样后，总体中留给下一次抽样的样本数量会不断减少，这种重复选择的方式会导致随着抽样次数的增加，样本的方差及标准误增大，从而影响效率。放回抽样能够保证每次抽样所选样本与上次抽样相互独立，并且总体中的每个样本每次都有被选中，能够更有效地利用样本数据并减少抽样误差后面会介绍。
简单的说，bootstrap是从原有真实样本中有放回地抽取n个。jacknife就是每次都抽取n-1个样本，也就是每次只剔除一个原样本。同样地，如果以bootstrap包中的law数据进行演示：Jackknife计算的bias为-0.006473623。这里jackknife的偏差公式相比于bootstrap有一个(n-1)系数，推导就不写了。标准误se为0是什么。.
统计学问题 请问估计标准误差是如何计算的?它和均方差,自由度,残差...
第一，标准误差，你说的是标准误还是标准差？标准误是样本均数的误差（变量是样本均数，就是抽样许多次得到不同的样本均数），标准差是样本的误差（变量是个体值，抽样许多个体），如果你把每个样本均数都看成是一个变量，那么标准误就变成了标准差。所以，你可以理解为标准误是样本均数的标准差。第二还有呢？
标准差为方差的正平均根值，用以表示资料的变异度。抽样分布的标准差又称为标准误，它可以度量抽样分布的变异。变异系数 标准差和观察值的单位相同，表示一个样本的变异度，若比较两个样本的变异度，则因单位不同或均数不同，不能用标准差进行直接比较。这时可以计算样本的标准差对均数的百分数，称为变异系数。
比例分配的分层随机抽样是一种什么方法 -
比例分配的分层随机抽样是一种分层随机抽样方法。1、概念首先根据调查目的选定总体，对总体中所有观察单位统一编号：1、2、3…N,(N为总体中的观察单位总数)，遵循随机原则，采用不放回抽取的方法，从总体中抽取n个观察单位组成样本，这种抽样方法称为单纯随机抽样。2、特点是一种等概率抽样方法；逐个进行好了吧！
1、减小抽样误差，分层后增加了层内的同质性，因而可使观察值的变异度减小，各层的抽样误差减小。在样本含量相同的情况下．分层抽样总的标准误一般均小于单纯随机抽样、系统抽样和整群抽样的标准误。2、抽样方法灵活，可以根据各层的具体情况对不同的层采用不同的抽样方法。如调查某地居民某病患病率，..
1 如何用自助法或刀切法估计偏差、方差? -
假设是我们的估计量为 ，样本大小为N，从样本中有放回的再抽样N个样本，原来每一个样本被抽中的概率相同，均为1/N，得到新的样本我们称为Bootstrap样本，重复B次之后我们得到B个bootstrap样本集，在第i个样本集上都有对应的估计量 ，对于B个，我们可以计算得到标准误，置信区间，偏置等。Jackknif有帮助请点赞。
Bootstrap估计的思路就是从这20人中重复抽样。具体来说，以这20人作为抽样框，做1000次抽样（当然也可以是100次、2000次、甚至10000次等，视具体情况而定），有放回抽样！（1）根据Bootstrap 抽样，可以对每次抽样都计算出一个均数。 （2）然后以这10个均数作为原始数据，求出这10个均数的均数为等会说。