Que signifie le bootstrap ?

Que signifie bootstrap ?

La méthode bootstrap bootstrap est une méthode statistique importante dans les statistiques non paramétriques pour estimer la variance des statistiques, puis effectuer une estimation d'intervalle.

La méthode bootstrap fait référence à l'échantillonnage des propres données de l'échantillon d'origine pour obtenir de nouveaux échantillons et statistiques. Elle peut être traduite par la méthode « bootstrap ». Certains pensent qu'elle peut être traduite par : méthode d'auto-échantillonnage. C'est-à-dire la pratique consistant à générer des informations plus utiles à partir d'échantillons existants.

« Intuitivement, sur la base des données connues, utilisez un ordinateur pour simuler la situation lorsque N s'approche de l'infini, et ré-ÉCHANTILLONNEZ continuellement les DONNÉES connues pour obtenir les nouvelles données Pour obtenir les informations de l'original. Pour le dire de manière plus simple et intuitive, c'est le cas : si vous recevez 100 données, mais que vous estimez que 100 données ne peuvent pas vraiment refléter l'ensemble de l'échantillon, vous pouvez ré-ÉCHANTILLONNER ces 100 données de manière aléatoire 1 000 fois, de sorte que vous y parveniez. être 100*1000 points de données. La taille de votre échantillon augmentera beaucoup. "

L'idée de Bootstrap est de générer une série de pseudo-échantillons bootstrap, chaque échantillon est la donnée initiale avec un échantillonnage de remplacement. . Grâce au calcul de pseudo-échantillons, la distribution des statistiques est obtenue. Par exemple, si vous souhaitez effectuer un bootstrap 1 000 fois et trouver l’intervalle de confiance de la moyenne, vous pouvez calculer la moyenne pour chaque pseudo-échantillon. Cela donne 1000 moyennes. Les intervalles de confiance sont obtenus en calculant les quantiles de 1 000 valeurs moyennes. Il a été prouvé que lorsque l’échantillon initial est suffisamment grand, l’échantillonnage bootstrap peut être impartial et proche de la répartition de la population.

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