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Bootstrap

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Nelle Statistiche, il Bootstrap è qualsiasi test o metrica che si basi sul campionamento casuale con sostituzione. Il Bootstrap consente di assegnare misure di accuratezza (definite in termini di bias, varianza, intervalli di confidenza, errore di predizione o qualche altra misura del genere) per campionare le stime. 1) Questa tecnica consente di stimare la distribuzione campionaria di quasi tutte le statistiche usando metodi di campionamento casuali. 2) Generalmente, rientra nella più ampia classe di metodi di ricampionamento.

Il Bootstrap è la pratica di stimare le proprietà di uno stimatore (come la sua varianza) misurando tali proprietà durante il campionamento da una distribuzione approssimativa. Una scelta standard per una distribuzione approssimativa è la funzione di distribuzione empirica dei dati osservati. Nel caso in cui si possa supporre che un insieme di osservazioni provenga da una popolazione indipendente e identicamente distribuita, questo può essere implementato costruendo un numero di campioni con sostituzione del set di dati osservato (di dimensioni uguali).

Può anche essere usato per costruire test di ipotesi. È spesso usato come alternativa all'inferenza statistica basata sull'assunzione di un modello parametrico quando tale assunto è in dubbio, o dove l'inferenza parametrica è impossibile o richiede formule complicate per il calcolo di errori standard.


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1)
B Efron e R Tibshirani (1993) - “Un'introduzione al Bootstrap”
2)
H Varian (2005) - “Tutorial Bootstrap”
db/bootstrap.txt · Ultima modifica: 13/04/2019 16:04 (modifica esterna)