|
Wykorzystanie modeli statystycznych do rozwiązywania problemów cieszy się rosnącą popularnością w wielu dziedzinach życia, począwszy od polityki społecznej, poprzez świat biznesu czy ekonomię, a na medycynie skończywszy. Kluczową kwestią przy tworzeniu takich modeli jest ich wiarygodność, określająca czy wyliczone przez model wyniki uznać możemy za zbieżne z tymi rzeczywiście występującymi w populacji.
Oparcie się jedynie na danych z pojedynczej próby w sytuacji estymowania wyników, które następnie zostać mają uogólnione na populację zawsze niesie za sobą ryzyko, że rzeczywiste parametry populacji mogą okazać się inne niż te wyliczone na bazie danych z próby. Wielokrotne losowanie ze zwracaniem (procedura, na której opiera się technika bootstrappingu) pozwala na bardziej wiarygodne szacowanie wartości danego parametru populacji.
Technika bootstrappingu umożliwia tworzenie tysięcy możliwych alternatywnych prób, na których przeprowadzane są analizy. Procedura ta pozwala na wybór parametrów, które z największą wiarygodnością wystąpią w populacji. Moduł ten okazuje się być także niezwykle pomocny w identyfikacji przypadków odstających oraz innych anomalii występujących w danych, obniżających wiarygodność uzyskiwanych przez nas wyników.
Chcesz dowiedzieć się więcej na temat możliwości wykorzystania tego modułu w swojej pracy,
skontaktuj się z nami .
|
