Статистический бутстрэп

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к: навигация, поиск

Статистический бутстрэп (бутстреп, бутстрэппинг, англ. bootstrap, bootstrapping) — практический компьютерный метод исследования распределения статистик вероятностных распределений, основанный на многократной генерации выборок методом Монте-Карло на базе имеющейся выборки[1]. Позволяет просто и быстро оценивать самые разные статистики (доверительные интервалы, дисперсию, корреляцию и так далее) для сложных моделей.

Предложен в 1977 году Брэдли Эфроном (первая публикация относится к 1979 году[2]). Суть метода состоит в том, чтобы по имеющейся выборке построить эмпирическое распределение. Используя это распределение как теоретическое распределение вероятностей можно с помощью датчика псевдослучайных чисел сгенерировать практически неограниченное количество псевдовыборок произвольного размера, например, того же как у исходной. На множестве псевдовыборок можно оценить не только анализируемые статистические характеристики, но и изучить их вероятностные распределения. Таким образом, например, оказывается возможным оценить дисперсию или квантили любой статистики независимо от её сложности. Данный метод является методом непараметрической статистики.

Наряду с методами «складного ножа» (англ. jackknife), перекрёстной проверки и перестановочным тестированием (англ. exact test) составляет класс методов генерации повторной выборки (англ. resampling).

Примечания[править | править вики-текст]

Ссылки[править | править вики-текст]

Литература[править | править вики-текст]