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Resampling dei dati

In statistica, con ricampionamento si indicano differenti metodi utilizzati in ambito non parametrico, cioè dove i metodi dell'inferenza tradizionale non possono essere applicati. Sono utilizzati per: stimare la precisione di campioni statistici (mediana, varianza, percentili) usando sottoinsiemi dei dati (tecnica nota con il nome di jackknife) o scelti casualmente mediante sostituzioni a partire da un insieme dei dati (metodo bootstrap) scambiare etichette sui dati quando si eseguono test di significatività (test di permutazione, anche chiamati test esatti) confermare modelli usando sottoinsiemi casuali (metodo bootstrap, validazione incrociata). Le tecniche di ricampionamento sono il bootstrapping, il metodo jackknife e i test di permutazione. Bootstrap Il bootstrap (o bootstrapping) è un metodo statistico per stimare la distribuzione di campionamento di uno stimatore, sostituendo dei dati nel campione originale, spesso con lo scopo di ottenere stime robuste degli errori sta...
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