Bootstrap - mis see on, määratlus ja mõiste

Bootstrap on statistika ja ökonomeetria mehhanism, mis keskendub juhusliku või juhusliku valimi andmete uuesti valimisele. Selle peamine kasutusala on leida ligikaudne arv analüüsitava muutuja jaotusele.

Seda protsessi tuntakse statistilises žargonis ka alglaadimisena ja see on matemaatik Bradley Efroni 1970. aastate lõpus statistiliste valimite valdkonnas tehtud uuringute tulemus.

Buutstrapi utiliit

Bootstrapi kasutamise peamine kasulikkus on analüüsis kallutatuse vähendamine või teisisõnu dispersiooni ligikaudne määramine, tehes juhusliku lähteproovi, mitte populatsiooni valimi. Nii on statistiliste mudelite ülesehitamine lihtsam, luues usaldusvahemikud ja hüpoteesitestid.

Ehkki see võib a priori tunduda väga keerukas praktika, on alglaadimise aluseks olev protseduur lihtsalt suure hulga proovide loomine, mis paigutab andmed ümber, võttes aluseks esialgse populatsiooni valimi.

See tehnika on eriti kasulik olukordades, kus saadaolevad proovid on väikesed või, nagu eespool mainitud, kui jaotus on väga viltu. Selles mõttes aitavad need lahendada paljusid tõenäosuse ja rakendatava statistika probleeme.

Bootstrapi funktsioonid

Selle praktika üks peamisi omadusi on see, et see hõlmab järgnevat uuesti proovide võtmist, et saada suletud väljendeid ja lahendada nende toimingute matemaatiline keerukus. Viimastel aastatel on arvutite ja tehnoloogiliste tööriistade arenguga muutunud keerulisemaks uuesti proovide võtmiseks lihtsamaks loota alglaadimise kasutamisele.

Uuesti võtmise tehnika võimaldab meil minna teatud populatsiooni andmeproovide uurimisel kaugemale. Teisisõnu võimaldab see teha või luua uusi eeldusi, asendades valimist täiendavad väärtused.

Bootstrapi eelised

Bootstrapi uuesti proovide võtmise positiivne aspekt on see, et see on lihtsustanud statistilisi meetodeid, st selles mõttes, et see on asendanud klassikaliste ja väga keeruliste matemaatiliste mudelite ehitamise konkreetse tarkvara abil tehtud arvutustega, mis on parandanud nende rakendatavust või juurdepääsu muudele valdkondadele või uuringutele.

Seda joont järgides leitakse tavaliselt, et see mehhanism on klassikaliste mudelite ja eeldustega võrreldes palju avatum või kättesaadavam, mistõttu on see kasulik vahend paljude matemaatiliste probleemide lahendamiseks.