부트스트랩은 무슨 뜻인가요?

부트스트랩이 무슨 뜻인가요?

Bootstrap은 통계의 분산을 추정한 후 구간 추정을 수행하는 비모수 통계에서 중요한 통계 방법입니다.

부트스트랩 방법은 원본 샘플 자체의 데이터를 사용하여 새로운 샘플과 통계를 얻는 것을 의미하며 "부트스트랩" 방법으로 번역될 수 있습니다. 즉, 기존 샘플을 통해 더욱 유용한 정보를 생성하는 관행이다.

“직관적으로 알려진 데이터를 기반으로 컴퓨터를 사용하여 N이 무한대에 접근하는 상황을 시뮬레이션하고 알려진 데이터를 지속적으로 다시 샘플링하여 새 데이터에 원본 데이터를 넣습니다. 더 간단하고 직관적으로 말하면, 100개의 데이터를 제공하지만 100개의 데이터가 전체 샘플을 실제로 반영할 수 없다고 생각되면 이 100개의 데이터를 1000번 다시 무작위로 샘플링하여 100*1000개의 데이터 포인트를 갖게 됩니다. 샘플 크기가 많이 늘어납니다. "​​​​

Bootstrap의 아이디어는 일련의 부트스트랩 의사 샘플을 생성하고 각 샘플은 초기 데이터에서 교체를 통해 샘플링되는 것입니다. 유사 표본 계산을 통해 통계 분포를 얻습니다. 예를 들어 부트스트랩을 1000번 수행하여 평균의 신뢰구간을 구하려는 경우 각 유사 표본에 대한 평균을 계산하면 됩니다. 이는 평균 1000을 제공합니다. 신뢰구간은 1,000개 평균값의 분위수를 계산하여 얻습니다. 초기 표본이 충분히 크면 부트스트랩 표본 추출이 편향되지 않고 모집단 분포에 가까워질 수 있다는 것이 입증되었습니다.

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