重采样的好文字？

小组可以为应用的重采样技术推荐一个好的介绍文字/资源吗？具体而言，我对经典参数测试（例如t检验，ANOVA，ANCOVA）的替代方案感兴趣，这些替代方案用于在明显违反正态性等假设的情况下进行群体比较。

我想教育自己解决问题的一种示例类型可能涉及以下内容：

I）
2组：治疗和控制

因变量：干预后帐户余额的变化

协变量：干预前帐户余额美元。

应用ANCOVA的问题：许多主题不会有任何变化（很多零）。

II）
2组：治疗和控制

从属变量：添加了新帐户

协变量：干预前帐户数。

*许多科目将没有任何添加的帐户（许多零）。

我可以使用引导程序吗？排列测试？这是我要应用非参数重采样方法的分析类型。

references bootstrap resampling

— B_Miner
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Answers:

作为一个很好的参考，我会推荐Philip Good，《重采样方法：数据分析实用指南》（BirkhäuserBoston，2005年第3版），作为一本实用的配套教科书。这是用于Bootstrap重采样的带注释的参考书目。重采样方法：概念，应用程序和证明也提供了一个良好的开端。

有许多R软件包可帮助使用重采样技术：

boot，用于引导-但另请参见P. Burns，《统计引导程序和其他重采样方法》，以获取插图
coin，用于排列测试（有关详细信息，请参见随附的插图）

（还有许多其他软件包...）

— hl
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@chi和@whuber：谢谢，我想知道《好书》是否是一个不错的选择。对于我提出的问题类型-基本上是违反了ANCOVA的问题，我在排列或引导时走在正确的轨道上吗？

— B_Miner 2010年

@ user2040排列测试很难出错。Good的章节专门针对多因素设计，分类数据和多变量分析（包括MANCOVA）。尽管我不完全理解您的特定问题，但是我敢肯定您在此找到了有用的东西。

— ub

@ user2040我将添加一些参考，但是我发现您的两点也很难理解。据我所知，当协变量是连续的时，没有确切的置换检验。

— chl 2010年

@chl我认为，如果我正确理解您对连续协变量的评论，那么精确度取决于数据中随机性所起的作用。当设计使随机化发生时，您拥有哪种数据似乎并不重要。排列检验采用给定的数据，仅让我们瞥见如果我们的随机数生成器（例如）导致受试者对治疗组和对照组的不同分配，统计结果将如何变化。

— whuber

@chi和@whuber，再次感谢。我会看看哪本好书是最好的（许多双关语是故意的）。就我的问题而言，基本上是一个两个样本的实验（治疗和对照/不治疗），其中存在一个实验前的基线量度和一个后处理量度，后者是因变量（实际上是该量度的变化）从前到后）。因此，这将是典型的ANCOVA或ANOVA（取决于更改是从属还是职位，而前提是协变量），除了许多职位评估为零（客户未购买任何商品）。

— B_Miner 2010年

假设的 Phillip Good，置换，参数和Bootstrap测试（第3版）。施普林格，2005年。

这本书从数学上讲是容易理解的，并且涵盖了广泛的应用。

— ub
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（+1）啊...我们引用了同一本书：)

— chl

@chl我不这么认为：他们是同一位作者，但标题和出版商略有不同。也许我们每个人都应该多谈一些关于它们的信息，以便我们可以确定哪个更适合于OP。我在对您的回复的评论中添加了一些细节。

— ub

见到你后我删除了我的。

— chl 2010年

@chl啊，我明白了。因此，没有冗余。

— ub