Bootstrap - Ce este, definiție și concept

Bootstrap-ul este un mecanism de statistici și econometrie care se concentrează pe eșantionarea datelor într-un eșantion aleatoriu sau aleatoriu. Utilizarea sa principală este de a găsi o aproximare la distribuția variabilei analizate.

Acest proces este cunoscut și în jargonul statistic sub numele de bootstrapping și este rezultatul studiilor din domeniul eșantionării statistice efectuate de matematicianul Bradley Efron la sfârșitul anilor 1970.

Utilitar Bootstrap

Utilitatea principală a utilizării bootstrap-ului este reducerea prejudecății din cadrul analizei sau, cu alte cuvinte, aproximarea varianței prin efectuarea de eșantionări aleatorii ale eșantionului inițial și nu ale populației. În acest fel, construcția modelelor statistice este ușurată prin crearea de intervale de încredere și teste de ipoteză.

Deși poate părea o practică foarte complexă a priori, procedura pe care se bazează bootstrapping este pur și simplu crearea unui număr mare de eșantioane care repoziționează datele luând ca referință un eșantion inițial de populație.

Această tehnică este utilă în special în situațiile în care eșantioanele disponibile sunt mici sau, așa cum am menționat anterior, dacă distribuția este foarte înclinată. În acest sens, ele ajută la rezolvarea unei multitudini de probleme de probabilitate și statistici aplicate.

Caracteristici Bootstrap

Una dintre caracteristicile principale ale acestei practici este aceea că implică o reeșantionare ulterioară pentru a obține expresii închise și a rezolva complexitatea matematică a acestor operații. Odată cu dezvoltarea computerelor și a instrumentelor tehnologice din ultimii ani, a devenit mai ușor să se bazeze pe utilizarea bootstrapping-ului pentru resamplarea complexă.

Tehnica de eșantionare ne permite să mergem mai departe atunci când studiem eșantioane de date dintr-o anumită populație. Cu alte cuvinte, vă permite să faceți sau să creați noi ipoteze prin înlocuirea valorilor suplimentare din eșantion.

Avantajele Bootstrap

Un aspect pozitiv al eșantionării bootstrap-ului este că a simplificat metodele statistice, în sensul că a înlocuit construcția modelelor matematice clasice și extrem de complexe cu calculul utilizând software specific, care le-a îmbunătățit aplicabilitatea sau accesul la alte domenii sau studii.

Urmând această linie, se consideră de obicei că acest mecanism este mult mai deschis sau mai accesibil în comparație cu modelele și ipotezele clasice, ceea ce îl face un instrument util pentru un număr mare de probleme matematice.