Der Bootstrap und darüber hinaus: Verwendung von JSL zur Implementierung zusätzlicher Resampling-Techniken
Michael Crotty, PhD, JMP Research Statistician, SAS
Clay Barker, PhD, JMP Research Statistician, SAS
Bootstrap ist eine leistungsstarke Resampling-Technik zur Messung der Genauigkeit statistischer Schätzer und zur Entscheidungsfindung. Resampling-Techniken sind besonders nützlich, wenn wir die Verteilung unserer Statistik nicht kennen oder den zugrunde liegenden Annahmen unseres Modells nicht vertrauen. JMP 10 führte eine „One-Click-Bootstrap“-Funktion ein, die es einem ermöglicht, den nichtparametrischen Bootstrap zu verwenden, um Entscheidungen in einer Vielzahl von Einstellungen zu treffen. Aber warum hier aufhören? Mit ein wenig Skripting können wir weitere Resampling-Techniken implementieren, wie den parametrischen Bootstrap für die Entscheidungsfindung und Bootstrap-Aggregation (Bagging) für die Vorhersage. Nach einer kurzen Einführung in den nichtparametrischen Bootstrap und seine Verwendung in JMP werden wir zusätzliche Resampling-Techniken vorstellen und diskutieren, wie man sie mit JSL implementiert.
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