什么是穩健性檢驗？穩健性檢驗能告訴我們什么信息？

什么是穩健性檢驗？

穩健性檢驗是一種統計程序，旨在評估模型或估算對輸入數據的變化、假設的假設或模型規范的敏感性。

穩健性檢驗是任何統計分析的關鍵組成部分，因為它有助于建立研究結果的可信度。通過檢查模型在不同條件下的性能，研究人員可以評估其對測量誤差、抽樣變異性或建模假設潛在違規的魯棒性。

穩健性檢驗的類型

有許多類型的穩健性檢驗，其中最常見的是：

敏感性分析：改變輸入參數或假設，以檢查模型輸出如何變化。

自舉驗證：重新抽樣數據并重新計算估計值，以評估抽樣變異性的影響。

交叉驗證：將數據集分成多個子集，使用一部分數據進行模型擬合，使用另一部分進行驗證。

模型規范檢驗：嘗試不同的模型規范，以確定對結果是否敏感。

影響力分析：識別對模型結果有不成比例影響的數據點。

穩健性檢驗信息

穩健性檢驗可以提供以下信息：

模型結果對輸入變化的敏感性。

模型對抽樣變異性的魯棒性。

模型假設對結果的合理性。

模型規范選擇的重要性。

數據點對結果的影響。

通過執行穩健性檢驗，研究人員可以：

增加他們對模型結果的可信度。

確定模型限制。

改進模型的準確性和預測能力。

避免得出的結論過于依賴于特定的假設或數據。