Bootstrap - što je to, definicija i koncept

Početni remen je mehanizam statistike i ekonometrije koji se fokusira na ponovno uzorkovanje podataka unutar slučajnog ili slučajnog uzorka. Njegova je glavna upotreba pronalaženje aproksimacije distribucije analizirane varijable.

Taj je postupak u statističkom žargonu poznat i kao bootstrapping, a rezultat je studija matematičkog uzorkovanja Bradleyja Efrona u području statističkog uzorkovanja kasnih 1970-ih.

Uslužni program Bootstrap

Glavna korisnost korištenja bootstrapa je smanjenje pristranosti unutar analize ili, drugim riječima, približavanje varijance izvođenjem slučajnog ponovnog uzorkovanja početnog uzorka, a ne populacije. Na ovaj način konstrukcija statističkih modela olakšava se stvaranjem intervala povjerenja i testova hipoteza.

Iako se a priori može činiti vrlo složenom praksom, postupak na kojem se temelji bootstrapping jednostavno je stvaranje velikog broja uzoraka koji premještaju podatke uzimajući kao referencu početni uzorak populacije.

Ova je tehnika osobito korisna u situacijama kada su dostupni uzorci mali ili, kao što je već spomenuto, ako je raspodjela jako iskrivljena. U tom smislu pomažu u rješavanju mnoštva problema vjerojatnosti i primijenjene statistike.

Značajke pokretanja

Jedna od glavnih karakteristika ove prakse je da ona uključuje naknadno ponovno uzorkovanje kako bi se dobili zatvoreni izrazi i riješila matematička složenost ovih operacija. Razvojem računala i tehnoloških alata posljednjih godina postalo je lakše računati na upotrebu bootstrappinga za složeno ponovno uzorkovanje.

Tehnika ponovnog uzorkovanja omogućuje nam da idemo dalje kada proučavamo uzorke podataka iz određene populacije. Drugim riječima, omogućuje vam stvaranje ili stvaranje novih pretpostavki zamjenom dodatnih vrijednosti iz uzorka.

Prednosti Bootstrapa

Pozitivan aspekt ponovnog uzorkovanja bootstrapa je taj što je pojednostavio statističke metode, u smislu da je zamijenio izgradnju klasičnih i vrlo složenih matematičkih modela proračunom pomoću određenog softvera, što je poboljšalo njihovu primjenjivost ili pristup drugim poljima ili studijama.

Slijedom ove crte, obično se smatra da je ovaj mehanizam puno otvoreniji ili pristupačniji u usporedbi s klasičnim modelima i pretpostavkama, što ga čini korisnim alatom za velik broj matematičkih problema.