Bootstrap - Che cos'è, definizione e concetto

Il bootstrap è un meccanismo di statistica ed econometria che si concentra sul ricampionamento dei dati all'interno di un campione casuale o casuale. Il suo scopo principale è trovare un'approssimazione alla distribuzione della variabile analizzata.

Questo processo è noto anche in gergo statistico come bootstrap ed è il risultato di studi nel campo del campionamento statistico del matematico Bradley Efron alla fine degli anni '70.

Utilità bootstrap

L'utilità principale dell'utilizzo del bootstrap è ridurre il bias all'interno dell'analisi o, in altre parole, approssimare la varianza eseguendo un ricampionamento casuale del campione iniziale e non della popolazione. In questo modo, la costruzione di modelli statistici è facilitata dalla creazione di intervalli di confidenza e test di ipotesi.

Sebbene possa sembrare una pratica a priori molto complessa, la procedura su cui si basa il bootstrap è semplicemente la creazione di un gran numero di campioni riposizionando i dati prendendo come riferimento un campione iniziale di popolazione.

Questa tecnica è particolarmente utile in situazioni in cui i campioni disponibili sono piccoli o, come accennato in precedenza, se la distribuzione è molto distorta. In questo senso, aiutano a risolvere una moltitudine di problemi di probabilità e statistica applicata.

Funzionalità bootstrap

Una delle caratteristiche principali di questa pratica è che comporta un successivo ricampionamento al fine di ottenere espressioni chiuse e risolvere la complessità matematica di queste operazioni. Con lo sviluppo dei computer e degli strumenti tecnologici negli ultimi anni, è diventato più facile contare sull'uso del bootstrap per il ricampionamento complesso.

La tecnica del ricampionamento ci consente di andare oltre quando si studiano campioni di dati da una certa popolazione. In altre parole, consente di fare o creare nuove ipotesi sostituendo valori aggiuntivi dal campione.

Vantaggi di Bootstrap

Un aspetto positivo del ricampionamento bootstrap è che ha semplificato i metodi statistici, nel senso che ha sostituito la costruzione di modelli matematici classici e molto complessi con il calcolo tramite software specifico, che ne ha migliorato l'applicabilità o l'accesso ad altri campi o studi.

Seguendo questa linea, di solito si ritiene che questo meccanismo sia molto più aperto o accessibile rispetto ai modelli e alle ipotesi classici, il che lo rende uno strumento utile per un gran numero di problemi matematici.