在去年的文章中我们介绍过Bayesian Bootstrap,今天我们来说说Weighted Bayesian Bootstrap
Bayesian bootstrap
贝叶斯自举法(Bayesian bootstrap)是一种统计学方法,用于在缺乏先验知识的情况下对一个参数的分布进行估计。这种方法是基于贝叶斯统计学的思想,它使用贝叶斯公式来计算参数的后验分布。
在传统的非参数自举方法中,样本是从一个已知分布中抽取的,然后使用这些样本来估计这个分布的性质。然而,在实际问题中,我们通常无法获得这样的先验知识,因此需要使用其他方法来估计分布。