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Bootstrapping

发布时间:2010/7/30 17:42:02  点击数:8351

PASW Bootstrapping确保您所构建的模型的稳定性

  可以帮助您创建更可靠的模型,通过这个模型可以为您的重大项目生成最精确的结果。贵公司创建的模型可以推动重要决策。他们可用于形成公共策略,阻止疾病的蔓延,或用于决定一项数百万美元的投资。创建模型的稳定性至关重要,只有稳定的模型才能得出准确、可靠的结果。自抽样法(Bootstrapping)对于检查模型的稳定性非常有用,它可以使这种检验简单易行。

  PASW Statistics的新模块提供了一条有效途径来确保您所创建的模型的稳定性和可靠性。它可以对原始样本进行有放回的重复抽样,进而可以估计某个估计量的抽样分布。通过使用PASW Bootstrapping,您可以对总体参数,例如均值、中位数、比例、比率、相关系数、回归系数等的标准误差和置信区间进行可靠的估计。

为重大项目构建可靠的模型

  当您想要创建最可靠的模型来预测输出或描述某个总体的样本时,在样本数据上简单的运行一次模型也许不是最好的方法,因为这样模型的结果取决于您所选取的样本数据。有放回的重复抽样可以为数据提供更准确估计。

更全面的了解您的数据

  使用大量的不同数据集来计算统计量,可以帮助您判断这些统计量的变异程度。通过重复抽样,PASW Bootstrapping可以把您数据集创建成上千个不同版本,从而更准确的展示总体中可能存在的规律。(默认的样本量设置为1000,但是这个设置可以调高或降低。)PASW Bootstrapping也可以帮助您剔除那些降低分析的准确性或适用性的极端值和异常值。这样您就可以更清楚的了解您的数据,进而用这些数据来创建模型。

  PASW Bootstrapping可以只安装客户端软件,但是如果需要更高的性能和扩展性,可以安装服务器端软件。

 
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