負のサンプルサイズ（日本語の資料）

マルチスケール・ブートストラップでは負のサンプルサイズが出てきます．オリジナルデータのサンプリサイズをn，ブートストラップデータのサンプルサイズをn’とします．オリジナルデータからn’個の要素をリサンプリングしてブートストラップデータを作ります．このときn’=nとするのが普通のブートストラップです．マルチスケール・ブートストラップではn’>0の値をいくつか設定します．たとえばn’=0.5n, 1.0n, 1.5n みたいにします．するとブートストラップ確率という信頼度はn’の関数になります．この関数をスケーリング則といいます．スケーリング則の理論式をつかって，n’ = -nに外挿すると，頻度論の不偏なp-値が得られます．ちなみに普通のブートストラップでn’ = nとするのはベイズの事後確率に相当します．したがって，n’ = nから n’ = -nにすると，ベイズが頻度論になります．実際には分散=n/n’の関数としてスケーリング則を表します．分散＝1から０をとおって−１まで外挿しますので，n’でみるとn’=nから０の方向ではなく無限大の方向に動かします．n’=-nにどういう意味があるのかはよくわかりません．

（次の日本語資料では，n’をmと書いています）