Önyükleme, rastgele veya rastgele bir örnek içindeki verilerin yeniden örneklenmesine odaklanan bir istatistik ve ekonometri mekanizmasıdır. Ana kullanımı, analiz edilen değişkenin dağılımına bir yaklaşım bulmaktır.
Bu süreç istatistiksel jargonda önyükleme olarak da bilinir ve 1970'lerin sonlarında matematikçi Bradley Efron tarafından istatistiksel örnekleme alanında yapılan çalışmaların sonucudur.
Önyükleme yardımcı programı
Önyüklemeyi kullanmanın ana faydası, analiz içindeki yanlılığı azaltmak veya başka bir deyişle, popülasyonun değil, ilk örneğin rastgele yeniden örneklenmesini gerçekleştirerek varyansı yaklaşık olarak tahmin etmektir. Bu sayede güven aralıkları ve hipotez testleri oluşturularak istatistiksel modellerin oluşturulması kolaylaşır.
Önsel olarak çok karmaşık bir uygulama gibi görünse de, önyüklemenin dayandığı prosedür, yalnızca bir başlangıç popülasyon örneğini referans alarak verileri yeniden konumlandıran çok sayıda örneğin oluşturulmasıdır.
Bu teknik, özellikle mevcut örneklerin küçük olduğu durumlarda veya daha önce belirtildiği gibi, dağılımın yüksek oranda çarpık olduğu durumlarda kullanışlıdır. Bu anlamda, çok sayıda olasılık ve uygulamalı istatistik probleminin çözülmesine yardımcı olurlar.
Önyükleme özellikleri
Bu uygulamanın temel özelliklerinden biri, kapalı ifadeler elde etmek ve bu işlemlerin matematiksel karmaşıklığını çözmek için sonraki yeniden örneklemeyi içermesidir. Son yıllarda bilgisayarların ve teknolojik araçların gelişmesiyle birlikte, karmaşık yeniden örnekleme için önyükleme kullanımına güvenmek daha kolay hale geldi.
Yeniden örnekleme tekniği, belirli bir popülasyondan veri örneklerini incelerken daha ileri gitmemizi sağlar. Başka bir deyişle, örneklemden ek değerler koyarak yeni varsayımlar yapmanızı veya oluşturmanızı sağlar.
Bootstrap'in Avantajları
Önyükleme yeniden örneklemenin olumlu bir yönü, klasik ve son derece karmaşık matematiksel modellerin oluşturulmasını, uygulanabilirliklerini veya diğer alanlara veya çalışmalara erişimi iyileştiren belirli yazılımları kullanarak hesaplama ile değiştirmesi anlamında istatistiksel yöntemleri basitleştirmesidir.
Bu çizgiyi takiben, genellikle bu mekanizmanın klasik modellere ve varsayımlara kıyasla çok daha açık veya erişilebilir olduğu düşünülür, bu da onu çok sayıda matematiksel problem için kullanışlı bir araç haline getirir.
Güven aralığı
