Bootstrap平均数假设检验样本容量探讨

Bootstrap方法是一种有放回的再抽样方法,可用于平均数假设检验的估计。采用蒙特卡洛数据模拟技术,模拟正态分布数据。设计研究程序,探讨在不同的样本量和再抽样次数不同情况下,Bootstrap方法在平均数假设检验中应用,所适宜的样本容量,将一类错误率作为对比条件。结果表明,跨越三种比较条件,只有当样本量大于等于5且模拟次数大于等于1000次时,才能得到满足条件的一类错误率,即表明使用Bootstrap方法才会取得较好的效果。