第12章　重抽样与自助法

本章内容

• 理解置换检验的逻辑

• 在线性模型中应用置换检验

• 利用自助法获得置信区间

在第7章、第8章和第9章中，通过假定观测数据抽样自正态分布或者其他性质较好的理论分布，我们学习了假设检验和总体参数的置信区间估计等统计方法。但在许多实际情况中统计假设并不一定满足，比如数据抽样于未知或混合分布、样本量过小、存在离群点、基于理论分布设计合适的统计检验过于复杂且数学上难以处理等情况，这时基于随机化和重抽样的统计方法就可派上用场。

本章，我们将探究两种应用广泛的依据随机化思想的统计方法：置换检验和自助法。过去，这些方法只有娴熟的编程者和统计专家才有能力使用。而现在，R中有了对应该方法的软件包，更多受众也可以轻松将它们应用到数据分析中了。

我们将重温一些用传统方法（如t检验、卡方检验、方差分析和回归）分析过的问题，看看如何用这些稳健的、计算机密集型的新方法来解决它们。为更好地理解12.2节，你最好首先回顾下第7章，而阅读12.3节则需要回顾第8章和第9章，本章其他各节可自由阅读。