부트스트랩(통계)이란 무엇입니까?

부트스트랩은 통계의 변동성을 추정하고 통계의 간격을 추정할 수 있는 비모수 통계에서 중요한 통계 방법입니다.

핵심 아이디어와 기본 단계는 다음과 같습니다.

(1) 반복 샘플링 기술을 사용하여 원본 샘플에서 특정 수의 샘플(직접 제공 가능, 일반적으로 원본 샘플과 동일)을 추출합니다. 이 프로세스를 통해 반복 샘플링이 가능합니다.

(2) 추출된 샘플을 기반으로 추정할 통계 T를 계산합니다.

(3) 위의 작업을 N회(일반적으로 1000보다 큼) 반복하여 N개의 통계 T를 얻습니다.

(4) 위 N 통계량 T의 표본 분산을 계산하여 통계량 T의 분산을 추정합니다.

부트스트랩은 현대 통계에서 널리 사용되는 통계 방법이며, 작은 표본으로 작업할 때 잘 작동한다고 해야 할까요. 분산추정을 통해 신뢰구간을 구축할 수 있으며, 적용 범위가 더욱 확장됩니다.

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