Bootstrap и выборки

Bootstrap — это статистический метод, который позволяет оценить свойства распределения данных (например, среднее, дисперсию, доверительные интервалы) с использованием повторяющихся случайных выборок с возвращением.

Сначала мы берем случайные выборки из данных с возвращением (можно несколько раз выбирать одно и то же значение). Для каждой выборки вычисляем нужную метрику (например, среднее). В результате получаем распределение метрики и можем оценить её точность.

Bootstrap полезен, так как он избавляет от необходимости делать сложные математические выводы. Он удобен для оценки доверительных интервалов или проверки гипотез.

#практика #numpy