参考
主要是在看SCRFD论文时，看到作者在寻找网络结构各模块的计算开销比例时，分别使用Empirical Bootstrap求解computation ratio的置信区间，用于下一步的网络配置自动生成（很好奇作者在对320个模型进行采样时，为什么要使用重采样，整体采样研究数据分布，求解置信空间不行吗？不行，因为数据不一定满足正态分布的假设，利用查表方式求解置信区间不奏效，因此需要考虑使用中心极限定理）。因此这里抽空记录一下Bootstrap重采样是如何进行参数估计的。
Bootstrap又称自展法、自举法、自助法、靴带法 , 是统计学习中一种重采样(Resampling)技术，用来估计标准误差、置信区间和偏差。
Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。机器学习中的Bagging，AdaBoost等方法其实都蕴含了Boostrap的思想，在集成学习的范畴里 Bootstrap直接派生出了Bagging模型。
举个栗子 ：我要统计鱼塘里面的鱼的条数，怎么统计呢？假设鱼塘总共有鱼1000条，我是开了上帝视角的，但是你是不知道里面有多少。
步骤：
- 承包鱼塘，不让别人捞鱼(规定总体分布不变)。
- 自己捞鱼，捞100条，都打上标签(构造样本)
- 把鱼放回鱼塘，休息一晚(使之混入整个鱼群，确保之后抽样随机)
- 开始捞鱼，每次捞100条，数一下，自己昨天标记的鱼有多少条，占比多少(一次重采样取分布)。
- 重复3，4步骤n次。建立分布。
假设一下，第一次重新捕鱼100条，发现里面有标记的鱼12条，记下为12%，放回去，再捕鱼100条，发现标记的为9条，记下9%，重复重复好多次之后，假设取置信区间95%，你会发现，每次捕鱼平均在10条左右有标记，所以，我们可以大致推测出鱼塘有1000条左右。
原理是中心极限定理：
理解一下定理和定律的区别：http://www.gaosan.com/gaokao/254891.html
这两者容易混，其实两者都是在讨论一个问题：当样本个数n趋向于无穷时，均值表现出什么样的行为。但在侧重点上存在不同：CLT告诉我们的是样本均值相对于总体均值的呈正态分布情况（mean，var），而LLN告诉我们的是，当样本个数足够大时样本的均值可以近似整体的均值。
定理，用推理的方法判断为真的命题叫做定理。定律，是由实践和事实所证明，反映事物在一定条件下发展变化的客观规律的论断。定律是由实验总结得来的规律，定理是由定律出发，通过数学证明得来的命题。
大数定律（1713）是在中心极限定理（1901）出现之前，中心极限定理是对大数定律的归纳，因此中心极限定理说：样本的平均值约等于总体的平均值也不过分。
在量化投资领域，有大量需要进行参数估计（parameter estimation）的场景。 比如在按照马科维茨的均值方差框架配置资产时，就必须计算投资品的收益率均值和协方差矩阵。很多时候，对于需要的统计量，仅有点估计（point estimate）是不够的，我们更感兴趣的是从样本数据得到的点估计和该统计量在未知总体中的真实值之间的误差。在这方面，区间估计 —— 即计算出目标统计量的置信区间（confidence interval）—— 可以提供我们需要的信息。
谈到置信区间，人们最熟悉的当属计算总体均值（population mean）的置信区间。这是因为在中心极限定理（Central Limit Theorem） 和正态分布假设（Normal distribution） 下，总体均值的置信区间存在一个优雅的解析表达。利用样本均值和其 standard error 求出的 test statistic 满足 t 分布（Student’s t-distribution），通过查表找到置信区间两边各自对应的 t 统计量的临界值（critical value）便可以方便的求出置信区间。由于 t 分布是对称的，因此总体均值的置信区间是关于样本均值对称的。
让我们称上述计算置信区间的方法为传统的 Normal Theory 方法。我想花点时间来聊聊该方法背后的两个强大假设：中心极限定理和正态分布。
假设总体满足正态分布，而我们想计算均值的置信区间。如果总体的标准差 σ \sigma σ 已知，则可以使用正态分布计算均值的置信区间；如果 σ \sigma σ 未知，则使用样本的标准差 s s s 代替，并且利用 t 分布来代替正态分布计算均值的计算区间。这就是 t 分布被提出来的初衷。因此，使用 t 分布计算均值的置信区间隐含着总体分布满足正态分布这个假设。
但是，对于实际中的问题，总体并不满足正态分布，因此看起来我们不能使用 t 分布计算均值的置信区间。好消息是，我们还有另外一个“大招”：中心极限定理。中心极限定理告诉我们，不管总体的分布是什么样，总体的均值近似满足正态分布，因此我们仍然可以使用 t 分布计算置信区间。
中心极限定理是概率论中的一组定理。中心极限定理说明，大量相互独立的随机变量，其均值的分布以正态分布为极限。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。
可见，对于一个未知分布总体均值的推断，我们必须倚赖中心极限定理和正态分布的假设。如果未知分布非常不规则或样本数不足，则中心极限定理指出的均值近似为正态分布便难以成立，而基于 t 分布计算出来的均值置信区间也不够准确。
除了均值外，对于人们关心的许多其他统计量，比如中位数、分位数、标准差、或者相关系数，它们与均值不同，无法从 Normal Theory 中可以得到优雅的解析表达式来计算其置信区间，因此上述传统方法无能为力。
从上面的分析可知，仅仅掌握传统的 Normal Theory 方法局限性很大，使得我们在求解置信区间的很多问题面前举步维艰。因此，今天就给大家介绍一个利器 —— Bootstrap 方法。它在计算统计量的置信区间时大有可为。
我们以计算某未知分布均值的置信区间为例说明经验 Bootstrap 方法。假设我们从某未知分布的总体中得到下面 10 个样本数据：30，37，36，43，42，48，43，46，41，42。
我们的问题有两个：（1）估计总体的均值（点估计），（2）计算置信水平为 80% 的 Bootstrap 置信区间。
第一个问题很容易回答，样本均值 40.8（经验均值） 就是总体均值 μ \mu μ 的点估计。对于第二个问题，由于样本点太少（仅有 10 个）且总体分布未知（无法做正态分布假设），因此我们摒弃传统的方法，而采用经验 Bootstrap 方法计算其置信区间。
计算 μ \mu μ 的置信区间的本质是回答这样一个问题：样本均值 x ‾ \overline{x} x 的分布是如何围绕总体均值 μ \mu μ 变化的。换句话说，我们想知道 $\delta = \overline{x} - \mu $ 的分布。 δ \delta δ 就是当我们使用 x ‾ \overline{x} x 来估计 μ \mu μ时的误差。（中心极限定理）
如果我们知道 δ \delta δ 的分布，则可以找到待求置信区间左右两端的临界值。在本例中，因为我们关心的是置信水平为 80% 的置信区间，因此 δ \delta δ 的临界值是 10% 和 90% 分位对应的 δ 0.9 \delta_{0.9} δ0.9 和 δ 0.1 \delta_{0.1} δ0.1 。由此计算出 μ \mu μ 置信区间为
[ x ‾ − δ 0.1 , x ‾ − δ 0.9 ] [\overline{x} - \delta_{0.1},\overline{x} - \delta_{0.9}] [x−δ0.1,x−δ0.9]
这是因为：
值得一提的是，上面的概率是条件概率，它表示假设总体均值为 μ \mu μ 的条件下，样本均值 x ‾ \overline{x} x 围绕总体均值 μ \mu μ 的变化在 δ 0.1 \delta_{0.1} δ0.1 和 δ 0.9 \delta_{0.9} δ0.9 之间的概率。
不幸的是，由于来自总体的样本只有一个（上面的 10 个数）且 μ \mu μ 的真实值未知，我们并不知道 δ \delta δ 的分布（因此也就不知道 δ 0.9 \delta_{0.9} δ0.9和 δ 0.1 \delta_{0.1} δ0.1）。但是我们仍然利器在手，那就是 Bootstrap 原则。它指出虽然我们不知道 x ‾ \overline{x} x 如何围绕 μ \mu μ 变化（即 δ \delta δ的分布)，但是它可以由 x ‾ ⋆ \overline{x}^\star x⋆ 如何围绕 x ‾ \overline{x} x 变化（即 δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 的分布）来近似，这里 δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 是利用 Bootstrap 样本计算的均值与原始样本均值之间的差：
通过进行多次有置换的重采样，得到多个 Bootstrap 样本，每一个样本中都可以计算出一个均值。使用每一个 Bootstrap 样本均值减去原始样本均值（40.8）就得到 δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 的一个取值。利用计算机，很容易产生足够多的 Bootstrap 样本，即足够多的 δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 的取值。根据大数定理（law of large numbers）， 当样本个数足够多时， δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 的分布是 δ \delta δ 的分布好的近似。
有了 δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 的分布，就可以找到 δ 0.9 ⋆ \delta^\star_{0.9} δ0.9⋆和 δ 0.1 ⋆ \delta^\star_{0.1} δ0.1⋆，并用它们作为 δ 0.9 \delta_{0.9} δ0.9和 δ 0.1 \delta_{0.1} δ0.1 的估计，从而计算出 μ \mu μ 的置信区间：
上述思路就是经验 Bootstrap 方法的强大所在。
回到上面这个例子中。利用计算机产生 200 个 Bootstrap 样本（下图显示了前 10 个 Bootstrap 样本，每列一个）。
由这 200 个 Bootstrap 样本计算出 200 个 δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ ，它们的取值范围在 -4.4 到 4.0 之间， δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 的累积密度函数如下图所示。
接下来，从这 200 个 δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 中找出 δ 0.9 ⋆ \delta^{\star}_{0.9} δ0.9⋆ 和 δ 0.1 ⋆ \delta^{\star}_{0.1} δ0.1⋆ 。由于 δ 0.9 ⋆ \delta^{\star}_{0.9} δ0.9⋆ 对应的是 10% 分位数，而 δ 0.1 ⋆ \delta^{\star}_{0.1} δ0.1⋆对应的是 90% 分位数（方差小越集中），我们将 200 个 δ ⋆ \delta^{\star} δ⋆ 从小到大排序，其中第 20 个和第 181 个就是我们需要的数值： δ 0.9 ⋆ = − 1.9 \delta^{\star}_{0.9} = -1.9 δ0.9⋆=−1.9 以及 δ 0.1 ⋆ = 2.2 \delta^{\star}_{0.1} = 2.2 δ0.1⋆=2.2。由于原始样本均值为 40.8，因此求出 μ \mu μ 的 80% 的置信区间为：
详细介绍参考 用 Bootstrap 进行参数估计大有可为
1）百分位数法简单易懂，无须复杂计算，只要有了Bootstrap 样本及每个样本的统计量，找到相应的百分位数即可。
2）它必须满足一个潜在的假定，即Bootstrap 抽样分布是样本统计量分布的一个无偏估计，当有偏的时候，估计结果可能也会有偏，因此会用百分位数t法。
3）t法对于95%置信区间，确定0.025和0.975的百分位数，则95%置信区间为：
经验 Bootstrap 法和 Bootstrap 百分位法的区别如下：
我们举个例子：假设我们的蓝色点代表男生；黄色点代表女生，我们想知道他们的比例是否大体相当。那么我们采用bootstrap的步骤则是：
这里设置男女比例为1 : 0.8
import numpy as np from sklearn.utils import resample import matplotlib.pyplot as plt # 参考 https://blog.csdn.net/mingyuli/article/details/81223463 '''绘制男女年龄散点图''' def boy_girl_plot(boys,girls): ''' :param boys: [ndarray[x,y]] :param girls: [ndarray[x,y]] :return: ''' boy_x,boy_y = [],[] for boy in boys: boy_x.append(boy[0]) boy_y.append(boy[1]) girl_x, girl_y = [], [] for girl in girls: girl_x.append(girl[0]) girl_y.append(girl[1]) p1 = plt.scatter(boy_x,boy_y,marker='^',alpha=0.8) p2 = plt.scatter(girl_x,girl_y,marker='o',alpha=0.8) plt.xticks([]) plt.ylabel("Age",fontsize=16) plt.legend([p1, p2], ['boy', 'girl'], loc='lower right', scatterpoints=1,fontsize=14) plt.show() '''Bootstrap点估计''' def bootstrap(samples): ''' :param samples: samples type = list[] :return: ''' count = 0.0 total = len(samples) for sample in samples: if (sample[2] == 0): #0为女生 count += 1.0 print(count) return count / (total - count) if __name__ == '__main__': # 指定seed m_seed = 20 # 设置seed np.random.seed(m_seed) boys = np.random.randint(100, size=(1000, 2)) #生成 0 ~ 100 的随机数，用于表示年龄，共1000个人 girls = np.random.randint(100, size=(800, 2)) #生成 0 ~ 100的随机数，用于表示年龄，共800人 #给出生的孩子打上男女生标签,男为1，女为0 boys_annotate = [] girls_annotate = [] for boy in boys: temp = boy.tolist() temp.append(1) boys_annotate.append(temp) for girl in girls: temp = girl.tolist() temp.append(0) girls_annotate.append(temp) #男女生年龄分布情况绘制 boy_girl_plot(boys_annotate,girls_annotate) all = [] all.extend(boys_annotate)#合并boys，girls all.extend(girls_annotate)#合并boys，girls '''男女比例点估计（均值）''' scale = 0.0 iter = 10000 mean_iter = [] for i in range(iter): #重复实验10000次 bootstrapSamples = resample(all, n_samples=100, replace=True) #每次有放回地抽取100个人 # print(bootstrapSamples) tempscale = bootstrap(bootstrapSamples) # print(tempscale) mean_iter.append(tempscale) scale += tempscale #女生/男生 #估计均值（Bootstrap点估计） mean = scale / iter print(f"female count / male count = {mean}") # 对统计量求个平均值 --- female count / male count = 0.813314354093438
''' Bootstrap置信空间估计：经验Bootstrap法（Bootstrap回归） 通过进行多次有置换的重采样，得到多个 Bootstrap 样本，每一个样本中都可以计算出一个均值。 使用每一个 Bootstrap 样本均值减去原始样本均值（40.8,第一次Bootstrap计算的均值）就得到 \sigma* 的一个取值（\sigma* = x* - x_mean）。 利用计算机，很容易产生足够多的 Bootstrap 样本，即足够多的 \sigma* 的取值。 根据大数定理（law of large numbers），当样本个数足够多时， \sigma* 的分布是 \sigma 的分布好的近似。 ''' def empirical_bootstrap(mean,samples): ''' :param mean: 第一次bootstrap的点估计（mean） :param samples: 第二次bootstrap :return: Bootstrap 样本计算的均值与原始样本均值之间的差 ''' ratio = bootstrap(samples) sigma = ratio - mean return sigma if __name__ == '__main__': ... '''80%置信空间估计''' sigma_iter = [] for i in range(iter): #重复实验10000次 bootstrapSamples = resample(all, n_samples=100, replace=True) #每次有放回地抽取100个人 # print(bootstrapSamples) sigma = empirical_bootstrap(mean, bootstrapSamples) # print(tempscale) sigma_iter.append(sigma) #80%置信空间估计，则计算sigma_iter的(100 - 80) / 2 和 80 + (100 - 80) / 2分位数 confidence_range = 0.8 lower,upper = (100 - (0.8 * 100)) / 2, (0.8 * 100 + (100 - (0.8 * 100)) / 2) sigma_lower = np.percentile(sigma_iter,upper) #sigma_0.1对应90%分位数（方差小越集中） sigma_upper = np.percentile(sigma_iter,lower) #sigma_0.9对应10%分位数 print(f"{confidence_range * 100}%的置信区间 = {mean - sigma_lower} ~ {mean - sigma_upper}") --- 80.0%的置信区间 = 0.5858123816562637 ~ 1.0137254823804245
if __name__ == '__main__':
...
lower = np.percentile(mean_iter,10)
upper = np.percentile(mean_iter,90)
print(f"80%的置信区间 = {lower} ~ {upper}")
---
80%的置信区间 = 0.6129032258064516 ~ 1.0408163265306123
发现经验Bootstrap和Bootstrap百分位法计算的置信区间还是有一定区别的，但是个人建议使用经验Bootstrap。
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