抽样（Sampling）统计是总体中的示例子集，再抽样是一种从原始数据样本中提取重复样本的方法，再抽样是一种非参数的数据推断方法。抽样和再抽样方法可以帮助使用者在较小的样本中测试模型样本并评估由于样本规模较小而可能产生的结果偏差。如有更多专业代写需求，如经济学代写（Economics），会计学代写（Accounting），应用数学（Applied Mathematics），社会科学代写（Social Sciences），统计学代写（Statistics），金融学代写（Finance），计量经济学代写（Econometrics），精算科学代写（Actuarial Science），宏观经济学代写（Microeconomics），欢迎咨询！
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经济学抽样和再抽样方法 Sampling and Resampling methods in Economics 代写
抽样的方式主要有两种：
- 随机抽样：数据的子集具有相等的选择概率
- 分层抽样：鉴于每个类别中数据集的大小不同，将根据占总人口的百分比从每个组中选择子集
在经济学抽样和再抽样过程中，首先需要进行蒙特卡洛分析（Monte Carol Analysis），简而言之，先生成’假数据’进行模拟测试，估算值应该以实际值为中心，不能超过或低于实际参数。但蒙特卡洛分析方式具有明显的局限性，例如无法评估现实偏差等。
完全弥补抽样和“虚假数据”的偏差的目标虽然还未实现，但重抽样（Resampling）使我们离准确采集数据又近了一步。重抽样过程为在现有观测数据中重新采样以建立数据副本的过程，创建数据集副本的有效方法是估计模型参数，该过程具有重复性。常用的再抽样技术有：
- K折交叉验证：将数据集划分为k个组，并将一定数量的数据集分配给训练数据集，而将保留的数据集分配给测试数据集。当训练数据集小时可以应用此方法，以避免过度拟合的问题。
- BootStrap：尽管数据集不遵循任何特定的分布（如正态，X平方等），但BootStrap用于评估统计数据和位于数据集下方的潜在分布。
参与者可使用三种方式进行数据再抽样：数据重抽样，残差重抽样和自体抽样法。
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