En estadística, el método bootstrap (Método Bootstrap, Bootstrapping o método de muestreo bootstrap) es un muestreo uniforme con reemplazo de un conjunto de entrenamiento determinado, es decir, cada vez que se selecciona una muestra, se puede volver a seleccionar y añadido al conjunto de entrenamiento nuevamente. El método de autoayuda fue publicado por Bradley Efron en "Annals of Statistics" en 1979. Cuando la muestra proviene de la población y puede describirse mediante una distribución normal, su distribución muestral (Distribución muestral) es la distribución normal (La Distribución Normal), pero cuando la muestra proviene de una población que no puede describirse mediante una distribución normal; método de análisis asintótico, método de autoayuda, etc. para analizar. Utilice muestreo aleatorio con reemplazo. Para conjuntos de datos pequeños, el arranque funciona bien.
Bootstrap
Un método estadístico importante en estadísticas no paramétricas que estima la varianza de las estadísticas y luego realiza una estimación de intervalo, también conocido como método bootstrap. Las ideas centrales y los pasos básicos son los siguientes: [1]
(1) Utilice tecnología de remuestreo para extraer una cierta cantidad de muestras (proporcionadas por usted mismo) de las muestras originales. Este proceso permite el muestreo repetido.
(2) Calcule la estadística T dada en función de las muestras extraídas.
(3) Repita lo anterior N veces (generalmente más de 1000) para obtener N estadísticas T.
(4) Calcule la varianza muestral de las N estadísticas T anteriores para obtener la varianza de la estadística.
Cabe decir que Bootstrap es un método estadístico popular en la estadística moderna y funciona bien cuando se trabaja con muestras pequeñas. Los intervalos de confianza se pueden construir mediante la estimación de la varianza y su alcance de aplicación se amplía aún más.
Ejemplo de método de muestreo específico: si desea saber la cantidad de peces en el estanque, primero puede extraer N peces, marcarlos y volver a colocarlos en el estanque.
Realice muestreos repetidos, extraiga M veces y extraiga N peces cada vez. Examine la proporción de peces con marcas cada vez y calcule las estadísticas en función de la proporción de M veces.