Bootstrap (statistica): differenze tra le versioni

Versione delle 23:32, 4 lug 2007

Versione delle 23:36, 4 lug 2007

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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 volte improbabile).

Il funzionamento è il seguente: 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.

==Voci correlate==

{{categorizzare}}

*[[R (software)]]

[[categoria:statistica]]