Bootstrap - що це таке, визначення та поняття

Бутстрап - це механізм статистики та економетрики, який фокусується на передискретизації даних у випадковій чи випадковій вибірці. Основним його використанням є наближення до розподілу аналізованої змінної.

Цей процес також відомий у статистичному жаргоні як початкове завантаження і є результатом досліджень у галузі статистичної вибірки математиком Бредлі Ефроном наприкінці 1970-х.

Утиліта Bootstrap

Основна корисність використання бутстрапа полягає в зменшенні упередженості в рамках аналізу або, іншими словами, в апроксимації дисперсії шляхом проведення випадкової передискретизації початкової вибірки, а не сукупності. Таким чином, побудова статистичних моделей полегшується шляхом створення довірчих інтервалів та тестів гіпотез.

Хоча це апріорі може здатися дуже складною практикою, процедура, на якій базується завантаження, - це просто створення великої кількості зразків, що переставляють дані, беручи як посилання початкову вибірку сукупності.

Цей прийом особливо корисний у ситуаціях, коли доступні зразки є невеликими, або, як уже згадувалося раніше, якщо розподіл сильно перекошений. У цьому сенсі вони допомагають вирішити безліч імовірнісних проблем та прикладної статистики.

Особливості Bootstrap

Однією з основних характеристик цієї практики є те, що вона передбачає подальшу передискретизацію з метою отримання замкнутих виразів та вирішення математичної складності цих операцій. З розвитком комп’ютерів та технологічних інструментів в останні роки стало легше розраховувати на використання завантажувальної системи для складної передискретизації.

Техніка передискретизації дозволяє нам піти далі під час вивчення зразків даних певної сукупності. Іншими словами, це дозволяє робити або створювати нові припущення, замінюючи додаткові значення з вибірки.

Переваги Bootstrap

Позитивним аспектом передискретизації початкового завантаження є те, що він спростив статистичні методи в тому сенсі, що замінив побудову класичних і дуже складних математичних моделей розрахунком із використанням конкретного програмного забезпечення, що покращило їх застосовність або доступ до інших галузей чи досліджень.

Дотримуючись цього рядка, зазвичай вважають, що цей механізм є набагато відкритішим або доступнішим порівняно з класичними моделями та припущеннями, що робить його корисним інструментом для великої кількості математичних задач.