Le bootstrap est un mécanisme de statistiques et d'économétrie qui se concentre sur le rééchantillonnage des données au sein d'un échantillon aléatoire ou aléatoire. Son utilisation principale est de trouver une approximation de la distribution de la variable analysée.
Ce processus est également connu dans le jargon statistique sous le nom de bootstrapping et est le résultat d'études dans le domaine de l'échantillonnage statistique par le mathématicien Bradley Efron à la fin des années 1970.
Utilitaire d'amorçage
L'utilité principale de l'utilisation du bootstrap est de réduire le biais au sein de l'analyse ou, en d'autres termes, d'approcher la variance en effectuant un rééchantillonnage aléatoire de l'échantillon initial et non de la population. Ainsi, la construction de modèles statistiques est facilitée par la création d'intervalles de confiance et de tests d'hypothèses.
Bien que cela puisse sembler une pratique très complexe a priori, la procédure sur laquelle se base le bootstrap est simplement la création d'un grand nombre d'échantillons repositionnant les données en prenant comme référence un échantillon de population initial.
Cette technique est particulièrement utile dans les situations où les échantillons disponibles sont petits ou, comme mentionné précédemment, si la distribution est fortement asymétrique. En ce sens, ils aident à résoudre une multitude de problèmes de probabilités et de statistiques appliquées.
Fonctionnalités d'amorçage
L'une des principales caractéristiques de cette pratique est qu'elle implique un rééchantillonnage ultérieur afin d'obtenir des expressions fermées et de résoudre la complexité mathématique de ces opérations. Avec le développement des ordinateurs et des outils technologiques ces dernières années, il est devenu plus facile de compter sur l'utilisation du bootstrap pour les rééchantillonnages complexes.
La technique de rééchantillonnage permet d'aller plus loin dans l'étude d'échantillons de données d'une certaine population. En d'autres termes, il vous permet de faire ou de créer de nouvelles hypothèses en substituant des valeurs supplémentaires à partir de l'échantillon.
Avantages de Bootstrap
Un aspect positif du rééchantillonnage bootstrap est qu'il a simplifié les méthodes statistiques, en ce sens qu'il a remplacé la construction de modèles mathématiques classiques et très complexes par des calculs utilisant des logiciels spécifiques, ce qui a amélioré leur applicabilité ou l'accès à d'autres domaines ou études.
Suivant cette ligne, on considère généralement que ce mécanisme est beaucoup plus ouvert ou accessible par rapport aux modèles et hypothèses classiques, ce qui en fait un outil utile pour un grand nombre de problèmes mathématiques.
Intervalle de confiance
