Applications of bootstrap methods t

Applications of bootstrap methods to real-life engineering problems have been reported in many areas, including radar and sonar signal processing, geophysics, biomedical engineering and imaging, pattern recognition and computer vision, image processing and environmental techniques to signal processing practitioners with the hope that they will solve problems which may be intractable with classical tools. Bootstrap method is a statistical method that is used to calculate standard errors (needed for calculation of confidence interval) of statistic value which obtain from random sample (statistic value might be mean, median, proportion, odds ratio, correlation coefficient or regression coefficient depend on objective). Furthermore bootstrap method can be done by using computer to random samples with replacement (the sample will be replace to the group after been taken out). This method is different from jackknife procedure which is method that detects the outliers data and detection of variable from cross validation, where this method commonly use for detecting the accuracy of the equipment. Bootstrap can also be conducted by sampling without replacement such as regression time series, mean and other statistical problems

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประยุกต์วิธีการเริ่มต้นระบบไปจริงปัญหาทางวิศวกรรมที่ได้รับการรายงานในหลายพื้นที่ รวมทั้งเรดาร์ และการประมวลผลสัญญาณรบกวน ธรณีฟิสิกส์ วิศวกรรมชีวการแพทย์ และภาพ จดจำรูปแบบ และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลภาพ และเทคนิคสิ่งแวดล้อมในการปฏิบัติงานการประมวลผลสัญญาณด้วยความหวังว่า พวกเขาจะแก้ปัญหาซึ่งอาจเป็นแพทย์ ด้วยเครื่องมือคลาสสิก วิธีการเริ่มต้นระบบเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการคำนวณพลาดมาตรฐาน (จำเป็นสำหรับการคำนวณช่วงความเชื่อมั่น) ของค่าสถิติที่ได้จากการสุ่มตัวอย่าง (ค่าสถิติอาจเป็นค่าเฉลี่ย มัธยฐาน สัดส่วน อัตราส่วนราคาต่อรอง สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ หรือค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยขึ้นกับวัตถุประสงค์) นอกจากนี้ วิธีการเริ่มต้นระบบสามารถทำได้ โดยใช้คอมพิวเตอร์ในการสุ่มตัวอย่างแทน (ตัวอย่างจะแทนกลุ่มเอาออกมา) วิธีนี้จะแตกต่างจากกระบวนการ jackknife ซึ่งเป็นวิธีที่ตรวจพบข้อมูล outliers แปรจากข้ามตรวจสอบ ตรวจจับ ซึ่งวิธีนี้มักใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องของอุปกรณ์ นอกจากนี้ยังสามารถดำเนิน bootstrap โดยสุ่มตัวอย่างโดยไม่เปลี่ยนเช่นการถดถอยอนุกรมเวลา ความหมาย และปัญหาอื่น ๆ ทางสถิติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การประยุกต์ใช้วิธีการบูตกับปัญหาทางวิศวกรรมในชีวิตจริงที่ได้รับรายงานในหลายพื้นที่รวมทั้งเรดาร์และการประมวลผลสัญญาณโซนาร์ธรณีฟิสิกส์วิศวกรรมชีวการแพทย์และการถ่ายภาพ, การจดจำรูปแบบและวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์, การประมวลผลภาพและเทคนิคด้านสิ่งแวดล้อมที่จะส่งสัญญาณผู้ปฏิบัติงานการประมวลผลด้วยความหวังว่า พวกเขาจะแก้ปัญหาซึ่งอาจจะยากด้วยเครื่องมือที่คลาสสิก วิธีการบูตเป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการคำนวณข้อผิดพลาดมาตรฐาน (ที่จำเป็นสำหรับการคำนวณช่วงความเชื่อมั่น) ของค่าสถิติที่ได้รับจากการสุ่มตัวอย่าง (ค่าสถิติอาจจะหมายถึงค่าเฉลี่ยสัดส่วนอัตราการต่อรองค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์หรือค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยขึ้นอยู่กับ วัตถุประสงค์). วิธีการบูตนอกจากนี้สามารถทำได้โดยการใช้คอมพิวเตอร์ในการสุ่มตัวอย่างด้วยการเปลี่ยน (ตัวอย่างจะเปลี่ยนไปยังกลุ่มหลังจากถูกนำตัวออก) วิธีนี้เป็นวิธีที่แตกต่างจากขั้นตอนการพับซึ่งเป็นวิธีการที่จะตรวจสอบข้อมูลที่ผิดปกติและการตรวจสอบของตัวแปรจากการตรวจสอบข้ามซึ่งวิธีนี้มักใช้สำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของอุปกรณ์ เงินทุนนอกจากนี้ยังสามารถดำเนินการโดยการสุ่มตัวอย่างโดยไม่ต้องเปลี่ยนเช่นชุดเวลาการถดถอยค่าเฉลี่ยและปัญหาอื่น ๆ ทางสถิติ