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计算分式权重
“分式权重”选项基于 Bayes Bootstrap (Rubin 1981)。某个观测出现在给定 bootstrap 样本中的次数被称为它的 bootstrap 权重。在简单 bootstrap 中，每个 bootstrap 样本的 bootstrap 权重都使用有放回的简单随机抽样确定。
在 Bayes 方法中，抽样概率被视为未知参数，使用非信息性先验获取其后验分布。通过从这一后验分布抽样来获取概率估计值。这些估计值用于构造 bootstrap 权重，如下所示：
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从形状参数等于 (n - 1)/n 且尺度参数等于 1 的 gamma 分布随机生成 n 个值的向量。
注意：Rubin (1981) 将 1 用作 gamma 形状参数。JMP Pro 中使用的形状参数可确保分式权重的均值和方差等于简单 bootstrap 权重的均值和方差。
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计算 S = n 个值的总和。
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通过将 n 个值的向量乘以 n/S 计算分式权重。
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若为分析指定了频数或权重变量，则逐行将分式权重乘以频数或权重值。频数或权重变量的值的总和必须大于 1。
该过程调整分式权重的尺度，使其均值和方差等于简单 bootstrap 权重的均值和方差。非整数 bootstrap 权重为正数，加总为 n，均值为 1。