Bootstrap - kaj je to, opredelitev in koncept

Bootstrap je mehanizem statistike in ekonometrije, ki se osredotoča na ponovno vzorčenje podatkov znotraj naključnega ali naključnega vzorca. Njegova glavna uporaba je najti približek porazdelitvi analizirane spremenljivke.

Ta postopek je v statističnem žargonu znan tudi kot bootstrapping in je rezultat študij na področju statističnega vzorčenja matematika Bradleyja Efrona v poznih sedemdesetih letih.

Pripomoček Bootstrap

Glavna korist uporabe bootstrapa je zmanjšati pristranskost v analizi ali, z drugimi besedami, približati varianco z naključnim ponovnim vzorčenjem začetnega vzorca in ne populacije. Na ta način je gradnja statističnih modelov olajšana z ustvarjanjem intervalov zaupanja in testov hipotez.

Čeprav se vnaprej zdi zelo zapletena praksa, je postopek, na katerem temelji bootstrapping, preprosto ustvarjanje velikega števila vzorcev, s katerimi se podatki ponovno postavijo na prvotni vzorec populacije.

Ta tehnika je še posebej uporabna v primerih, ko so razpoložljivi vzorci majhni ali, kot smo že omenili, če je porazdelitev zelo poševna. V tem smislu pomagajo rešiti številne probleme verjetnosti in uporabne statistike.

Funkcije zagonskega traku

Ena glavnih značilnosti te prakse je, da vključuje naknadno ponovno vzorčenje, da dobimo zaprte izraze in rešimo matematično zapletenost teh operacij. Z razvojem računalnikov in tehnoloških orodij v zadnjih letih postaja vse lažje računati na uporabo zagonskega postopka za zapleteno ponovno vzorčenje.

Tehnika ponovnega vzorčenja nam omogoča, da gremo še dlje pri preučevanju vzorcev podatkov iz določene populacije. Z drugimi besedami, omogoča vam izdelavo ali ustvarjanje novih predpostavk z nadomestitvijo dodatnih vrednosti iz vzorca.

Prednosti Bootstrapa

Pozitiven vidik ponovnega vzorčenja bootstrapa je, da je poenostavil statistične metode v smislu, da je nadomeščal konstrukcijo klasičnih in zelo zapletenih matematičnih modelov z izračunom z uporabo posebne programske opreme, ki je izboljšala njihovo uporabnost ali dostop do drugih področij ali študij.

Po tej vrstici se običajno šteje, da je ta mehanizem veliko bolj odprt ali dostopen v primerjavi s klasičnimi modeli in predpostavkami, zaradi česar je uporabno orodje za veliko število matematičnih problemov.