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Bootstrapping (Statistik)

Aus Kefk.

Bootstrapping ist in der Statistik eine Methode des Resampling, dabei werden wiederholt Statistiken auf der Grundlage lediglich einer Stichprobe berechnet. Die zugrunde liegende theoretische Verteilung ist nicht bekannt.

Der Bootstrap ersetzt in der Regel die theoretische Verteilungsfunktion $F (x)$ der $x i$ durch die empirische $F N (x)$ der Stichprobe $x_1,\ldots,x_n$ .

Dafür werden im einfachsten Fall B Bootstrap-Stichproben $x_1^*,\ldots,x_n^*$ dadurch generiert, dass jeweils n mal aus der gegebenen Stichprobe ein Wert mit Zurücklegen gezogen wird. Für jede Bootstrap-Stichprobe wird der Wert $T(x_1^*,\ldots,x_n^*)$ der interessierenden Statistik T berechnet. Die Verteilung von $T(X_1,\ldots,X_n)$ wird schließlich durch die empirische Verteilung der B Werte $T(x_1^*,\ldots,x_n^*)$ approximiert.

In weniger intuitiven Modellen wird nicht bloß ein wiederholtes Ziehen aus den bereits vorliegenden Daten durchgeführt. Methodisch lässt sich in Bootstrap-Verfahren auch so vorgehen, dass bestimmte Kenngrößen der unbekannten Verteilung geschätzt werden und anhand dieser Informationen Daten neu generiert werden, indem eine Verteilung mit den geschätzten Größen erzeugt wird. Speziell wenn statistische Tests nicht durchgeführt werden können, weil beispielsweise die Grenzverteilung im Zentralen Grenzwertsatz unbekannt ist, lassen sich so Quantile und/oder p-Werte schätzen.

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