Bootstrap e oltre: utilizzo di JSL per implementare tecniche di ricampionamento aggiuntive Bootstrap e oltre: utilizzo di JSL per implementare tecniche di ricampionamento aggiuntive
Michael Crotty, PhD, Statistico di ricerca JMP, SAS
Clay Barker, PhD, Statistico di ricerca JMP, SAS
Bootstrap è una potente tecnica di ricampionamento per misurare l'accuratezza degli stimatori statistici e per prendere decisioni. Le tecniche di ricampionamento sono particolarmente utili quando non conosciamo la distribuzione della nostra statistica o quando non ci fidiamo delle ipotesi sottostanti del nostro modello. JMP 10 ha introdotto una funzionalità "bootstrap con un clic" che consente di utilizzare il bootstrap non parametrico per aiutare a prendere decisioni in una varietà di contesti. Ma perché fermarsi qui? Con un po' di scripting, possiamo implementare altre tecniche di ricampionamento come il bootstrap parametrico per il processo decisionale e l'aggregazione bootstrap (bagging) per la previsione. Dopo una breve introduzione al bootstrap non parametrico e al suo utilizzo in JMP, introdurremo ulteriori tecniche di ricampionamento e discuteremo come implementarle utilizzando JSL.
