DamiRocK

Bootstrap для Bernoulli: условное распределение среднего

Если в исходной выборке доля единиц p̂, bootstrap-выборка условно состоит из iid Bernoulli(p̂). Поэтому nXbar*~Bin(n,p̂).

Задача

Исходная выборка X₁,…,Xₙ состоит из нулей и единиц. Постройте bootstrap-распределение выборочного среднего.

Эмпирическое распределение

Пусть p̂=X̄. При обычном nonparametric bootstrap каждое Xᵢ* независимо выбирается с возвращением из наблюдённых значений. Условно на исходной выборке

Xᵢ*∼Bernoulli(p̂).

Точное условное распределение

nX̄*|data ∼ Bin(n,p̂).

Поэтому

E*(X̄*)=p̂,

Var*(X̄*)=p̂(1−p̂)/n.

Bootstrap standard error

Теоретическая conditional bootstrap SE здесь известна напрямую:

se*=√[p̂(1−p̂)/n].

Monte Carlo bootstrap с B повторениями лишь численно приближает это распределение; увеличение B уменьшает симуляционный шум, но не меняет саму исходную выборку.

Граница

Если исходная выборка содержит только нули или только единицы, bootstrap-распределение вырождено и даёт SE=0. Это отражает ограничение empirical bootstrap у границы и не доказывает отсутствие неопределённости в генеральной вероятности.

HSE KNAD Statistics 2024–2025 · ha-06 · закреплённая редакция · CC0 1.0. Решение редакции.

Reading preferences

Appearance
Contrast
More options

Saved only in this browser. Your device’s reduced-motion setting is always respected. Browser zoom works throughout the site.