Bootstrap (statistica): differenze tra le versioni
Contenuto cancellato Contenuto aggiunto
Nessun oggetto della modifica |
m -spam |
||
Riga 1:
Il '''bootstrap''' è una tecnica [[statistica]] che permette di stimare parametri (o statistiche).
Il funzionamento è
▲Il bootstrap è una tecnica statistica che permette di stimare parametri (o statistiche). Tale metodo si basa sull'assunto che una stima per essere precisa deve basarsi su un gran numero di dati: non occorre però analizzare tutta la popolazione (analisi impossibile quanto sconveniente) nè estrarre un campione dalla popolazione originale di numerosità grande (spesso operazione costosa, altre improbabile).
▲Il funzionamento è semplice: a partire da un campione estratto di numerosità pari ad n si ricampionano m campioni di numerosità costante pari ad n; i dati provenienti dal primo campione possono essere estratti più di una volta e ciascun dato ha probabilità pari a 1/n di essere estratto.
T(x*)=θ: dove T è la statistica test in esame. Tale quantità è da calcolare per ogni campione: in questo modo si hanno a disposizione m stime, dalle quali è possibile calcolare la media, la varianza bootstrap.
Partendo quindi da queste quantità stiimate è possibile calcolare intervalli di confidenza, saggiare ipotesi.▼
▲Partendo quindi da queste quantità stiimate è possibile calcolare intervalli di confidenza, saggiare ipotesi.
{{categorizzare}}
| |||