Bootstrap - Hva er det, definisjon og konsept

Bootstrap er en mekanisme for statistikk og økonometri som fokuserer på sampling av data i et tilfeldig eller tilfeldig utvalg. Hovedbruken er å finne en tilnærming til fordelingen av den analyserte variabelen.

Denne prosessen er også kjent i statistisk sjargong som bootstrapping og er resultatet av studier innen statistisk prøvetaking av matematikeren Bradley Efron på slutten av 1970-tallet.

Bootstrap-verktøy

Hovednytten ved å bruke bootstrap er å redusere skjevheten i analysen, eller med andre ord å tilnærme variansen ved å utføre tilfeldig prøvetaking av den første prøven og ikke av populasjonen. På denne måten blir konstruksjonen av statistiske modeller lettere ved å lage konfidensintervaller og hypotesetester.

Selv om det kan virke som en veldig kompleks praksis a priori, er fremgangsmåten som bootstrapping er basert på, ganske enkelt å lage et stort antall prøver som omplasserer dataene, og tar som referanse et innledende populasjonsutvalg.

Denne teknikken er spesielt nyttig i situasjoner der de tilgjengelige prøvene er små eller, som nevnt tidligere, hvis fordelingen er veldig skjev. Slik sett hjelper de med å løse et mangfold av sannsynlighetsproblemer og anvendt statistikk.

Bootstrap-funksjoner

En av hovedegenskapene ved denne praksisen er at den innebærer påfølgende sampling for å oppnå lukkede uttrykk og løse den matematiske kompleksiteten til disse operasjonene. Med utviklingen av datamaskiner og teknologiske verktøy de siste årene har det blitt lettere å stole på bruk av bootstrapping for kompleks resampling.

Resamplingsteknikken lar oss gå lenger når vi studerer dataprøver fra en bestemt populasjon. Med andre ord, det lar deg lage eller opprette nye antagelser ved å erstatte flere verdier fra prøven.

Fordeler med Bootstrap

Et positivt aspekt ved resampling av bootstrap er at det har forenklet statistiske metoder, i den forstand at det har erstattet konstruksjonen av klassiske og svært komplekse matematiske modeller med beregning ved hjelp av spesifikk programvare, noe som har forbedret deres anvendelighet eller tilgang til andre felt eller studier.

Etter denne linjen blir det vanligvis ansett at denne mekanismen er mye mer åpen eller tilgjengelig sammenlignet med klassiske modeller og antagelser, noe som gjør den til et nyttig verktøy for et stort antall matematiske problemer.