Bootstrap (statistica): differenze tra le versioni
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Sia <math>T</math> lo stimatore di <math>\theta</math> che ci interessa studiare, diciamo <math>T(\mathbf{x})=\hat{\theta}</math>. Si calcola tale quantità per ogni campione bootstrap, <math>T(\mathbf x^*_1),\ldots,T(\mathbf x^*_B)</math>. In questo modo si hanno a disposizione <math>m</math> stime di <math>\theta</math>, dalle quali è possibile calcolare la [[media (statistica)|media]] bootstrap, la [[varianza]] bootstrap, i percentili bootstrap, ecc. che sono approssimazioni dei corrispondenti valori ignoti e portano informazioni sulla distribuzione di <math>T(\mathbf{x})</math>.
Dato il campione <math>\textbf{x} =(x_1,\ldots, x_n)</math>:
* Si simulano <math>B</math> campioni <math>\textbf{x}^{*}_1,\ldots,\textbf{x}^{*}_B</math>, di numerosità <math>n</math> da <math>\hat{F}</math>.
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