Bootstrap und mehr: Verwenden von JSL zur Implementierung zusätzlicher Resampling-Techniken
Michael Crotty, PhD, JMP-Forschungsstatistiker, SAS
Clay Barker, PhD, JMP-Forschungsstatistiker, SAS
Bootstrap ist eine leistungsstarke Resampling-Technik zur Messung der Genauigkeit statistischer Schätzwerte und zur Entscheidungsfindung. Resampling-Techniken sind besonders nützlich, wenn die Verteilung der Statistik unbekannt ist oder den zugrunde liegenden Annahmen des Modells nicht vertraut wird. JMP 10 führte die „One-Click-Bootstrap“-Funktion ein, mit der sich das nichtparametrische Bootstrap in verschiedenen Situationen zur Entscheidungsfindung nutzen lässt. Doch wozu dabei aufhören? Mit wenig Scripting lassen sich weitere Resampling-Techniken implementieren, wie das parametrische Bootstrap zur Entscheidungsfindung und Bootstrap-Aggregation (Bagging) für Prognosen. Nach einer kurzen Einführung in das nichtparametrische Bootstrap und seine Verwendung in JMP stellen wir weitere Resampling-Techniken vor und erläutern deren Implementierung mit JSL.
