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. Ces techniques sont particulièrement utiles lorsque la distribution de nos statistiques est inconnue ou que les hypothèses sous-jacentes de notre modèle sont sujettes à caution. JMP 10 a introduit une fonctionnalité de « bootstrap en un clic » permettant d'utiliser le bootstrap non paramétrique pour faciliter la prise de décision dans divers contextes. Mais pourquoi s'arrêter là ? Avec un peu de scripting, nous pouvons implémenter d'autres techniques de rééchantillonnage, comme le bootstrap paramétrique pour la prise de décision et l'agrégation (bagging) du bootstrap pour la prédiction. Après une brève introduction au bootstrap non paramétrique et à son utilisation dans JMP, nous présenterons d'autres techniques de rééchantillonnage et expliquerons comment les implémenter en JSL.
