Bootstrap y más allá: uso de JSL para implementar técnicas de remuestreo adicionalesBootstrap y más allá: uso de JSL para implementar técnicas de remuestreo adicionales
Michael Crotty, PhD, estadístico de investigación del JMP, SAS
Clay Barker, PhD, estadístico de investigación del JMP, SAS
Bootstrap es una poderosa técnica de remuestreo para medir la precisión de los estimadores estadísticos y tomar decisiones. Las técnicas de remuestreo son especialmente útiles cuando no conocemos la distribución de nuestra estadística o cuando no confiamos en los supuestos subyacentes de nuestro modelo. JMP 10 introdujo una función de "arranque con un clic" que permite utilizar el arranque no paramétrico para ayudar a tomar decisiones en una variedad de configuraciones. Pero ¿por qué detenerse ahí? Con un poco de secuencias de comandos, podemos implementar más técnicas de remuestreo, como el arranque paramétrico para la toma de decisiones y la agregación de arranque (empaquetado) para la predicción. Después de una breve introducción al bootstrap no paramétrico y su uso en JMP, presentaremos técnicas de remuestreo adicionales y discutiremos cómo implementarlas usando JSL.
Modelado predictivoRe: Bootstrap y más allá: uso de JSL para implementar técnicas de remuestreo adicionales¡DIOS MÍO! ¡Muy útil! ¡Muchas gracias por compartirlo!
