概述 (BOOTSTRAP 命令)

Bootstrap 方法可以导出稳健的标准误差估计值，并能为诸如平均值、中位数、比例、几率比、相关系数或回归系数等估计值导出置信区间。 它还可用于构建假设检验。 当参数估算方法的假设存在疑问（例如，异方差残差拟合较小样本的回归模型），参数推论无法执行或需要非常复杂的标准误差计算公式（例如，为中位数、四分位数和其他百分位数计算置信区间）时，Bootstrap 是最好的替代选项。

BOOTSTRAP 命令指示仅对下一个过程生效的临时引导程序样本的开始。 请参阅 支持引导的过程 ，以获取支持引导的过程的列表。

选项

重新采样方法。 支持简单，分层和残差 bootstrap 重新采样。 您还可以指定要获取的引导样本数。

汇聚方法。 在用于计算置信区间的百分位数和 BCa 方法之间进行选择。 您还可以指定置信度级别。

基本规范

基本规范是 BOOTSTRAP 命令。

缺省情况下， BOOTSTRAP 使用简单引导程序重新采样来抽取 1000 个样本。 运行 BOOTSTRAP 之后的过程时，池算法会使用百分位数方法生成 95% 置信区间。 由于未指定任何变量，因此不会从重新采样中排除任何记录。

语法规则

• 所有子命令都是可选的。
• 可以按任何顺序指定子命令。
• 只允许每个子命令的单个实例。
• 如果在子命令中多次指定了关键字，那么会发生错误。
• 语法图表中显示的括号，等号和斜杠是必需的。
• 命令名，子命令名和关键字必须拼写完整。
• 不允许使用空子命令。
• 在 SPLIT FILE 命令上定义的任何分割变量都不能用于 BOOTSTRAP 命令。

限制

• BOOTSTRAP 无法使用多重插补数据集。 如果数据集中有 Imputation_ 变量，那么运行 BOOTSTRAP 将导致错误。
• BOOTSTRAP 不应与 N OF CASES 命令结合使用。