我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。
但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？
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什么是Bootstrap自抽样及R语言Bootstrap线性回归预测置信区间
幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Bootstrap 法。Bootstrap法是一种强大的统计工具，用于估计一个统计量的抽样分布。其基本思想是通过从原始数据集中进行有放回的随机抽样来生成大量的自助样本，然后计算每个自助样本的统计量，从而得到该统计量的经验分布。这个经验分布可以用来估计统计量的置信区间。
Bootstrap法的步骤如下：
- 从原始数据集中进行有放回的随机抽样：假设原始数据集有N个观测值，那么从这N个观测值中进行有放回的随机抽样，生成一个新的自助样本，该样本也包含N个观测值。
- 计算自助样本的统计量：对于每一个自助样本，计算你感兴趣的统计量，比如均值、中位数、标准差等。
- 重复上述步骤：重复步骤1和步骤2很多次（比如1000次或更多），以生成大量的自助样本和对应的统计量。
- 估计置信区间：使用这些统计量的分布来估计你感兴趣的统计量的置信区间。比如，你可以取这些统计量的第2.5百分位数和第97.5百分位数作为95%的置信区间的下限和上限。
Bootstrap 法。
Bootstrap估计是利用重复抽样的方法对参数进行估计的，它是在计算机普及以后才开始发展起来的，因为如果没有计算机辅助进行重复抽样，靠手工是极其麻烦的。
统计最核心的思想是什么？我想现在可以理解为就是估计，部分估计总体
假定我们从某所学校中随机抽样调查了20名学生的身高，打算通过这20人的身高估计该学校所有学生（如200 人）的身高。
如果采用常规的思路，则计算出20人身高的均数为166.2cm, 标准误为1.44。由此估计总体的身高均数为166.2cm, 其95%置信区间为（163.2,169.2), 也就是说，有95%的信心认为（163.2,169.2) 区间包含了该学校所有学生的总体身高。
Bootstrap估计的思路
Bootstrap估计的思路就是从这20人中重复抽样。具体来说，以这20人作为抽样框，做1000次抽样（当然也可以是100次、2000次、甚至10000次等，视具体情况而定），有放回抽样！
（1）根据Bootstrap 抽样，可以对每次抽样都计算出一个均数。
（2）然后以这10个均数作为原始数据，求出这10个均数的均数为166.15, 这就是利用Bootstrap 法进行的点估计。
（3）对于95%置信区间，则分别计算出第2.5%和第97.5%的分位数，如本例为164.25和169.75,这也就是估计的总体均值的95%置信区间，与常规方法计算的95%置信区间比较接近。
本文使用BOOTSTRAP来获得预测的置信区间。我们将在线性回归基础上讨论。
> reg=lm(dist~speed,data=cars)
> points(x,predict(reg,newdata= data.frame(speed=x)))
这是一个单点预测。当我们想给预测一个置信区间时，预测的置信区间取决于参数估计误差。
预测置信区间
让我们从预测的置信区间开始
> for(s in 1:500){
+ indice=sample(1:n,size=n,
+ replace=TRUE)
+ points(x,predict(reg,newdata=data.frame(speed=x)),pch=19,col="blue") 
蓝色值是通过在我们的观测数据库中重新取样获得的可能预测值。值得注意的是，在残差正态性假设下（回归线的斜率和常数估计值），置信区间（90%）如下所示：
predict(reg,interval ="confidence", 
在这里，我们可以比较500个生成数据集上的值分布，并将经验分位数与正态假设下的分位数进行比较，
> hist(Yx,proba=TRUE
> boxplot(Yx,horizontal=TRUE
> polygon(c( x ,rev(x I])))) 
可以看出，经验分位数与正态假设下的分位数是可以比较的。
> quantile(Yx,c(.05,.95))
5% 95%
58.63689 70.31281
+ level=.9,newdata=data.frame(speed=x))
fit lwr upr
1 65.00149 59.65934 70.34364感兴趣变量的可能值
现在让我们看看另一种类型的置信区间，关于感兴趣变量的可能值。这一次，除了提取新样本和计算预测外，我们还将在每次绘制时添加噪声，以获得可能的值。
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> for(s in 1:500){
+ indice=sample(1:n,size=n,
+ base=cars[indice,]
+ erreur=residuals(reg)
+ predict(reg,newdata=data.frame(speed=x))+E 
在这里，我们可以（首先以图形方式）比较通过重新取样获得的值和在正态假设下获得的值，
> hist(Yx,proba=TRUE)
> boxplot(Yx) abline(v=U[2:3)
> polygon(c(D$x[I,rev(D$x[I]) 
数值上给出了以下比较
> quantile(Yx,c(.05,.95))
5% 95%
44.43468 96.01357
U=predict(reg,interval ="prediction"
fit lwr upr
1 67.63136 45.16967 90.09305这一次，右侧有轻微的不对称。显然，我们不能假设高斯残差，因为有更大的正值，而不是负值。考虑到数据的性质，这是有意义的（制动距离不能是负数）。
然后开始讨论在供应中使用回归模型。为了获得具有独立性，有人认为必须使用增量付款的数据，而不是累计付款。
可以创建一个数据库，解释变量是行和列。
> base=data.frame(
+ y
> head(base,12)
y ai bj
1 3209 2000 0
2 3367 2001 0
3 3871 2002 0
4 4239 2003 0
5 4929 2004 0
6 5217 2005 0
7 1163 2000 1
8 1292 2001 1
9 1474 2002 1
10 1678 2003 1
11 1865 2004 1
12 NA 2005 1 然后，我们可以从基于对数增量付款数据的回归模型开始，该模型基于对数正态模型
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 7.9471 0.1101 72.188 6.35e-15 ***
as.factor(ai)2001 0.1604 0.1109 1.447 0.17849
as.factor(ai)2002 0.2718 0.1208 2.250 0.04819 *
as.factor(ai)2003 0.5904 0.1342 4.399 0.00134 **
as.factor(ai)2004 0.5535 0.1562 3.543 0.00533 **
as.factor(ai)2005 0.6126 0.2070 2.959 0.01431 *
as.factor(bj)1 -0.9674 0.1109 -8.726 5.46e-06 ***
as.factor(bj)2 -4.2329 0.1208 -35.038 8.50e-12 ***
as.factor(bj)3 -5.0571 0.1342 -37.684 4.13e-12 ***
as.factor(bj)4 -5.9031 0.1562 -37.783 4.02e-12 ***
as.factor(bj)5 -4.9026 0.2070 -23.685 4.08e-10 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.1753 on 10 degrees of freedom
(15 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.9975, Adjusted R-squared: 0.9949
F-statistic: 391.7 on 10 and 10 DF, p-value: 1.338e-11
>
exp(predict(reg1,
+ newdata=base)+summary(reg1)$sigma^2/2)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 2871.2 1091.3 41.7 18.3 7.8 21.3
[2,] 3370.8 1281.2 48.9 21.5 9.2 25.0
[3,] 3768.0 1432.1 54.7 24.0 10.3 28.0
[4,] 5181.5 1969.4 75.2 33.0 14.2 38.5
[5,] 4994.1 1898.1 72.5 31.8 13.6 37.1
[6,] 5297.8 2013.6 76.9 33.7 14.5 39.3
> sum(py[is.na(y)])
[1] 2481.857这与链式梯度法的结果略有不同，但仍然具有可比性。我们也可以尝试泊松回归（用对数链接）
glm(y~
+ as.factor(ai)+
+ as.factor(bj),data=base,
+ family=poisson)
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 8.05697 0.01551 519.426 < 2e-16 ***
as.factor(ai)2001 0.06440 0.02090 3.081 0.00206 **
as.factor(ai)2002 0.20242 0.02025 9.995 < 2e-16 ***
as.factor(ai)2003 0.31175 0.01980 15.744 < 2e-16 ***
as.factor(ai)2004 0.44407 0.01933 22.971 < 2e-16 ***
as.factor(ai)2005 0.50271 0.02079 24.179 < 2e-16 ***
as.factor(bj)1 -0.96513 0.01359 -70.994 < 2e-16 ***
as.factor(bj)2 -4.14853 0.06613 -62.729 < 2e-16 ***
as.factor(bj)3 -5.10499 0.12632 -40.413 < 2e-16 ***
as.factor(bj)4 -5.94962 0.24279 -24.505 < 2e-16 ***
as.factor(bj)5 -5.01244 0.21877 -22.912 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1)
Null deviance: 46695.269 on 20 degrees of freedom
Residual deviance: 30.214 on 10 degrees of freedom
(15 observations deleted due to missingness)
AIC: 209.52
Number of Fisher Scoring iterations: 4
> predict(reg2,
newdata=base,type="response")
> sum(py2[is.na(y)])
[1] 2426.985预测结果与链式梯度法得到的估计值吻合。克劳斯·施密特（Klaus Schmidt）和安吉拉·温什（Angela Wünsche）于1998年在链式梯度法、边际和最大似然估计中建立了与最小偏差方法的联系。
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关于作者
Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。Kaizong Ye是拓端研究室（TRL）的研究员。在此对他对本文所作的贡献表示诚挚感谢，他在上海财经大学完成了统计学专业的硕士学位，专注人工智能领域。擅长Python.Matlab仿真、视觉处理、神经网络、数据分析。
本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。
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