Le bootstrap est une méthode de ré-échantillonnage populaire pour estimer la distribution d'échantillonnage d'une statistique. Alors que la théorie derrière les méthodes de rééchantillonnage remonte à Sir RA Fisher, le rééchantillonnage par bootstrap a été proposé pour la première fois par Bradley Efron dans les années 1970. L'amorçage implique l'échantillonnage répété d'un ensemble de données, avec remplacement, afin de former de nouveaux ensembles de données de la même taille. Ceci se rapproche du processus de prélèvement d'échantillons répétés dans la population cible. Le résultat final est un grand nombre (des centaines ou des milliers) d'échantillons initialisés, qui peuvent ensuite être utilisés pour estimer l'erreur standard et les intervalles de confiance pour presque toutes les statistiques choisies.
Le bootstrap est une approche non paramétrique, qui ne nécessite ni hypothèse de répartition ni calcul théorique, et qui est disponible même pour l'estimateur le plus compliqué. Par conséquent, vous pouvez l'utiliser pour estimer les intervalles de confiance pour une grande variété de paramètres de population. Pour ces mêmes raisons, l'initiation gagne également en popularité dans l'enseignement de la statistique, en tant qu'approche intuitive et directe pour enseigner les concepts d'inférence.
Dans JMP Pro, l’amorçage est disponible dans presque tous les rapports. Les deux exceptions sont les séries chronologiques et les analyses utilisant le maximum de vraisemblance restreint (REML).
Amorçage dans JMP Pro
1. Dans une fenêtre de rapport de la plate-forme d'analyse, cliquez avec le bouton droit sur le rapport qui vous intéresse et sélectionnez Bootstrap. Dans cet exemple, j'utilise la plate-forme de distribution et amorce les statistiques dans le rapport Statistiques récapitulatives pour une variable continue.
2 Dans la fenêtre Bootstrapping, cliquez sur OK. JMP crée un tableau de données (ci-dessous) avec des statistiques pour l'échantillon d'origine dans la première ligne (exclue) et chacun des exemples de bootstrap. La colonne BootID identifie le numéro d'échantillon d'amorçage.
3 Utilisez la plateforme de distribution pour explorer les statistiques d’intérêt pour les exemples de bootstrap. Des intervalles de confiance en percentiles Bootstrap pour différents niveaux de confiance sont fournis.
Remarque: Les méthodes d'amorçage avancées sont disponibles dans les plates-formes de partition et neurales dans JMP Pro. Pour plus de détails sur l’amorçage dans JMP Pro, y compris des informations sur les options de la fenêtre Bootstrapping (ci-dessus), recherchez Bootstrap dans Aide JMP ou dans le livre Analyse de base (sous Aide> Livres).
Voir plus dans la bibliothèque d'apprentissage
L’amorçage est l’un des nombreux sujets abordés dans la Bibliothèque d'apprentissage JMP . Pour télécharger ou voir des guides d’une page, des tutoriels, de courtes vidéos et d’autres ressources, visitez le site jmp.com/learn .
