Bootstrap - čo to je, definícia a koncept

Bootstrap je mechanizmus štatistiky a ekonometrie, ktorý sa zameriava na prevzorkovanie údajov v náhodnej alebo náhodnej vzorke. Jeho hlavným účelom je nájsť aproximáciu rozdelenia analyzovanej premennej.

Tento proces je v štatistickom žargóne známy aj ako bootstrapping a je výsledkom štúdií v oblasti štatistického vzorkovania, ktoré uskutočnil matematik Bradley Efron koncom 70. rokov.

Bootstrap utilita

Hlavnou užitočnosťou použitia bootstrapu je zníženie odchýlky v rámci analýzy alebo, inými slovami, aproximácia odchýlky vykonaním náhodného prevzorkovania počiatočnej vzorky, a nie populácie. Týmto spôsobom sa konštrukcia štatistických modelov uľahčuje vytváraním intervalov spoľahlivosti a testov hypotéz.

Aj keď sa to a priori môže javiť ako veľmi zložitý postup, postup, na ktorom je založený bootstrapping, je jednoducho vytvorenie veľkého počtu vzoriek, ktoré premiestnia údaje, ktoré berú ako referenciu počiatočnú vzorku populácie.

Táto technika je obzvlášť užitočná v situáciách, keď sú dostupné vzorky malé, alebo ako je uvedené vyššie, ak je distribúcia veľmi skreslená. V tomto zmysle pomáhajú riešiť množstvo problémov pravdepodobnosti a aplikovaných štatistík.

Funkcie bootstrapu

Jednou z hlavných charakteristík tejto praxe je, že zahŕňa následné prevzorkovanie s cieľom získať uzavreté výrazy a vyriešiť matematickú zložitosť týchto operácií. S vývojom počítačov a technologických nástrojov v posledných rokoch sa ľahšie rátalo s použitím bootstrappingu na komplexné prevzorkovanie.

Technika prevzorkovania nám umožňuje ísť ďalej pri štúdiu vzoriek údajov z určitej populácie. Inými slovami, umožňuje vám vytvoriť alebo vytvoriť nové predpoklady nahradením ďalších hodnôt zo vzorky.

Výhody Bootstrapu

Pozitívnym aspektom prevzorkovania bootstrapu je, že má zjednodušené štatistické metódy v tom zmysle, že nahradil konštrukciu klasických a veľmi zložitých matematických modelov výpočtom s použitím špecifického softvéru, čo zlepšilo ich použiteľnosť alebo prístup k iným odborom alebo štúdiám.

Po tomto riadku sa zvyčajne predpokladá, že tento mechanizmus je v porovnaní s klasickými modelmi a predpokladmi oveľa otvorenejší alebo prístupnejší, čo z neho robí užitočný nástroj pre veľké množstvo matematických problémov.