Bootstrapping

Bootstrapping ist eine Resampling-Methode, bei der Stichproben verwendet werden, die nach dem Zufallsprinzip aus der bereits gesammelten Stichprobe gezogen und ersetzt werden.

Stellen Sie sich einen Paläontologen vor, der versucht, mit nur fünf fossilen Exemplaren die mittlere Flügellänge einer prähistorischen Insektenart zu bestimmen.

Eine höhere Stichprobengröße ist wünschenswert, um bessere Schlussfolgerungen zu ziehen, aber es gibt keine Möglichkeit, mehr Fossilien zu erhalten. In solchen Fällen ist die Bootstrap-Resampling-Methode von Vorteil.

Diese Daten von fünf Exemplaren ergeben eine mittlere Länge von 10,7 cm.

Um mit dem Bootstrapping zu beginnen, ziehen Sie nach dem Zufallsprinzip Stichproben aus dem ursprünglichen Stichprobensatz.

Beachten Sie, dass diese Stichprobengröße mit der ursprünglichen Stichprobengröße identisch ist, einige Werte jedoch wiederholt werden. Dies liegt daran, dass das Bootstrap-Resampling völlig zufällig ist.

Mehrere solcher Bootstrap-Stichproben werden gezogen, um die mittlere Flügellängenverteilung zu schätzen. Auf diese Weise können auch Konfidenzintervalle erhalten werden, um den Mittelwert der Grundgesamtheit genauer zu schätzen.

Bootstrapping ist einfach und kostengünstig, erfordert jedoch eine begrenzte Stichprobe. Wenn eine solche Stichprobe verzerrt oder fälschlicherweise erfasst wird, bleibt das Bootstrap-Resampling genauso verzerrt oder fehlerhaft wie die ursprüngliche Stichprobe.