Rozumiem, że gdy próbkowanie ze skończonej populacji, a nasza próbka stanowi więcej niż 5% populacji, musimy skorygować średni i standardowy błąd próby za pomocą tego wzoru: faP.do= N- nN.- 1----√FPC=N−nN−1\hspace{10mm} FPC=\sqrt{\frac{N-n}{N-1}} Gdzie to wielkość populacji, a to wielkość...
Załóżmy, że wykonuje się tak zwany nieparametryczny bootstrap, pobierając próbki BBB o wielkości nnn każda z oryginalnych nnn obserwacji z zastąpieniem. Uważam, że ta procedura jest równoważna z oszacowaniem skumulowanej funkcji rozkładu przez empiryczny plik
Próbkowanie z wymianą ma dwie zalety w porównaniu z próbkowaniem bez wymiany, tak jak to widzę: 1) Nie musisz się martwić o skończoną korektę populacji. 2) Istnieje szansa, że elementy z populacji zostaną narysowane wiele razy - wtedy możesz przetworzyć pomiary i zaoszczędzić czas. Oczywiście...