Le Bootstrap et au-delà : utiliser JSL pour implémenter des techniques de rééchantillonnage supplémentairesLe Bootstrap et au-delà : utiliser JSL pour implémenter des techniques de rééchantillonnage supplémentaires
Michael Crotty, PhD, statisticien de recherche JMP, SAS
Clay Barker, PhD, statisticien de recherche JMP, SAS
Bootstrap est une technique de rééchantillonnage puissante permettant de mesurer la précision des estimateurs statistiques et de prendre des décisions. Les techniques de rééchantillonnage sont particulièrement utiles lorsque nous ne connaissons pas la distribution de nos statistiques ou lorsque nous ne faisons pas confiance aux hypothèses sous-jacentes de notre modèle. JMP 10 a introduit une fonctionnalité de « bootstrap en un clic » qui permet d'utiliser le bootstrap non paramétrique pour faciliter la prise de décisions dans divers contextes. Mais pourquoi s'arrêter là ? Avec un peu de script, nous pouvons implémenter davantage de techniques de rééchantillonnage telles que le bootstrap paramétrique pour la prise de décision et l'agrégation de bootstrap (bagging) pour la prédiction. Après une brève introduction au bootstrap non paramétrique et à son utilisation dans JMP, nous présenterons des techniques de rééchantillonnage supplémentaires et discuterons de la manière de les implémenter à l'aide de JSL.
Modélisation prédictiveRe : Le Bootstrap et au-delà : Utilisation de JSL pour implémenter des techniques de rééchantillonnage supplémentairesOH MON DIEU! Tellement utile ! Merci beaucoup de l'avoir partagé !
