La reggicalze è un meccanismo di statistica e econometria che si concentra sui dati di ricampionamento all’interno di un campione casuale o casuale. Il suo uso principale è quello di trovare un’approssimazione alla distribuzione della variabile analizzata.
Questo processo è anche noto nel gergo statistico come bootstrapping ed è il risultato di studi nel campo del campionamento statistico condotti dal matematico Bradley Efron alla fine degli anni ’70.
Utilità del bootstrap
Il vantaggio principale dell’utilizzo del bootstrap è quello di ridurre la distorsione all’interno delle analisi o, in altre parole, di approssimare la varianza campionando in modo casuale il campione iniziale piuttosto che la popolazione. Ciò rende più facile la costruzione di modelli statistici creando intervalli di confidenza e ipotesi contrastanti.
Anche se può sembrare una pratica molto complessa a priori, la procedura su cui si basa il bootstrapping è semplicemente la creazione di un gran numero di campioni riposizionando i dati utilizzando come riferimento un campione iniziale di popolazione.
Questa tecnica è particolarmente utile in situazioni in cui i campioni disponibili sono piccoli o, come detto sopra, se la distribuzione è molto obliqua. In questo senso, aiutano a risolvere molti problemi di probabilità e di statistica applicata.
Caratteristiche del bootstrapping
Una delle caratteristiche principali di questa pratica è che implica un successivo ricampionamento per ottenere espressioni chiuse e risolvere la complessità matematica di queste operazioni. Con lo sviluppo dei computer e degli strumenti tecnologici negli ultimi anni, è diventato più facile fare affidamento sull’uso del bootstrap per il ricampionamento complesso.
La tecnica del bootstrapping ci permette di andare oltre nello studio dei campioni di dati di una data popolazione. In altre parole, permette di fare o creare nuove ipotesi sostituendo ulteriori valori campione.
Vantaggi del Stivaletto
Un aspetto positivo del bootstrapping è che ha semplificato i metodi statistici, nel senso che ha sostituito la costruzione di modelli matematici classici e molto complessi con il calcolo tramite software specifici, il che ha migliorato la loro applicabilità o l’accesso ad altri campi o studi.
Seguendo questa linea, questo meccanismo è solitamente considerato molto più aperto o accessibile rispetto ai modelli e alle ipotesi classiche, il che lo rende uno strumento utile per un gran numero di problemi matematici.