introduzione
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Quindi, in questo articolo, impareremo tutto ciò che devi sapere sul campionamento bootstrap. Che cos'è, perché è necessario, come funziona e dove si inserisce nel quadro dell'apprendimento automatico. Implementeremo anche il campionamento bootstrap in Python.
Che cos'è il campionamento Bootstrap?
Ecco una definizione formale di campionamento Bootstrap:
Nelle statistiche, Bootstrap Sampling es un método que implica la extracción de datos de muestra repetidamente con reemplazo de una Origine datiUN "Origine dati" si riferisce a qualsiasi luogo o supporto in cui è possibile ottenere informazioni. Queste fonti possono essere sia primarie che, come sondaggi ed esperimenti, come secondario, come banche dati, articoli accademici o rapporti statistici. La scelta corretta di una fonte di dati è fondamentale per garantire la validità e l'affidabilità delle informazioni nella ricerca e nell'analisi.... para estimar un parámetro de población.
In attesa, è troppo complesso. Analizziamo e comprendiamo i termini chiave:
- Campionamento: Per quanto riguarda le statistiche, il campionamento è il processo di selezione di un sottoinsieme di elementi da un'ampia raccolta di elementi (popolazione) per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione.
- per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione: per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione.
- Estimación de parametriIl "parametri" sono variabili o criteri che vengono utilizzati per definire, misurare o valutare un fenomeno o un sistema. In vari campi come la statistica, Informatica e Ricerca Scientifica, I parametri sono fondamentali per stabilire norme e standard che guidano l'analisi e l'interpretazione dei dati. La loro corretta selezione e gestione sono fondamentali per ottenere risultati accurati e pertinenti in qualsiasi studio o progetto....: per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione. per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione. Ad esempio, per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione, per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione, eccetera.
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per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione?
per stimare una certa caratteristica dell'intera popolazione. Qual è lo scopo del campionamento Bootstrap? dove puoi usarlo? Fammi fare un esempio per spiegare questo.
Diciamo di voler trovare l'altezza media di tutti gli studenti di una scuola (che ha una popolazione totale di 1000). Quindi, come possiamo portare a termine questo compito?
Un metodo consiste nel misurare l'altezza di tutti gli studenti e quindi calcolare l'altezza media.. Ho illustrato questo processo di seguito:
tuttavia, questo sarebbe un compito noioso. basta pensarci, dovremmo misurare individualmente le altezze di 1,000 studenti e poi calcolare l'altezza media. ci vorranno giorni! Abbiamo bisogno di un approccio più intelligente qui.
È qui che entra in gioco Bootstrap Sampling..
Invece di misurare le altezze di tutti gli studenti, possiamo estrarre un campione casuale di 5 possiamo estrarre un campione casuale di. possiamo estrarre un campione casuale di 20 possiamo estrarre un campione casuale di 100 studenti (5 X 20). possiamo estrarre un campione casuale di.
Abbastanza diretto, verità? possiamo estrarre un campione casuale di.
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Produzione: 500.00889503613934
Ora, un certo numero di sottoinsiemi della stessa dimensione viene estratto da un set di dati con sostituzione 40 un certo numero di sottoinsiemi della stessa dimensione viene estratto da un set di dati con sostituzione 5 un certo numero di sottoinsiemi della stessa dimensione viene estratto da un set di dati con sostituzione (popolazione) un certo numero di sottoinsiemi della stessa dimensione viene estratto da un set di dati con sostituzione:
Verifichiamo la media dei valori medi del 40 campioni:
np.significa(Verifichiamo la media dei valori medi del)
Produzione: 500.024133172629
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- Verifichiamo la media dei valori medi del, Verifichiamo la media dei valori medi del 20% offre prestazioni piuttosto buone come mostrato di seguito:
La performance del modello raggiunge il suo massimo quando i dati forniti sono inferiori a 0,2 frazione del set di dati originale.
