부트 스트랩 핑은 통계의 샘플링 분포를 추정하기 위해 널리 사용되는 재 샘플링 방법입니다. 리샘플링 방법에 대한 이론은 RA 피셔 (RA Fisher) 경으로 거슬러 올라간다. 1970 년대 브래들리에 프론 (Bradley Efron)은 부트 스트랩 리샘플링을 처음 제안했다. 부트 스트래핑은 동일한 크기의 새로운 데이터 세트를 형성하기 위해 대체와 함께 데이터 세트에서 반복적으로 샘플링하는 것을 포함합니다. 이것은 표적 집단으로부터 반복 된 표본을 취하는 과정을 근사화합니다. 최종 결과는 많은 수의 (수백 또는 수천 개의) 부트 스트랩 된 샘플로, 거의 모든 선택된 통계에 대한 표준 오류 및 신뢰 구간을 추정하는 데 사용될 수 있습니다.
부트 스트랩 핑은 비모수적인 접근 방식으로 분산 가정이나 이론적 인 계산이 필요하지 않으며 가장 복잡한 추정기에도 사용할 수 있습니다. 결과적으로 다양한 모집단 매개 변수에 대한 신뢰 구간을 추정하는 데 사용할 수 있습니다. 같은 이유로 부트 스트랩은 유추 개념을 가르치는 직관적이고 직접적인 접근 방식으로 통계 교육에서도 인기를 얻고 있습니다.
JMP Pro에서는 거의 모든 보고서에서 부트 스트랩을 사용할 수 있습니다. 두 가지 예외는 시간 계열이며 REML (Restricted Maximum Likelihood)을 사용하여 분석합니다.
JMP Pro의 부트 스트랩
1. 분석 플랫폼 보고서 창에서 관심있는 보고서를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 부트 스트랩을 선택하십시오. 이 예에서는 배포 플랫폼을 사용하고 연속 통계에 대한 요약 통계 보고서의 통계를 부트 스트랩합니다.
2. 부트 스트랩 창에서 확인을 클릭하십시오. JMP는 첫 번째 행 (제외됨)의 원본 샘플에 대한 통계와 각각의 부트 스트랩 샘플에 대한 통계가있는 데이터 테이블을 만듭니다 (아래). BootID • 열은 부트 스트랩 샘플 번호를 식별합니다.
삼. 배포 플랫폼을 사용하여 부트 스트랩 샘플에 대한 관심있는 통계를 탐색하십시오. 서로 다른 신뢰 수준에 대한 부트 스트랩 백분위 신뢰 구간이 제공됩니다.
참고 : 고급 부트 스트랩 방법은 JMP Pro의 파티션 및 신경 플랫폼에서 사용할 수 있습니다. Bootstrapping 창 (위)의 옵션 정보를 포함하여 JMP Pro의 부트 스트랩에 대한 자세한 내용을 보려면 부트 스트랩을 JMP 도움말 또는 책에 기본 분석 (도움말> 서적 아래에 있음).
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부트 스트랩은 많은 주제 중 하나입니다. JMP 학습 라이브러리 . 한 페이지짜리 안내서, 자습서, 짧은 비디오 및 기타 자료를 다운로드하거나 보려면 jmp.com/learn .
