bootstrapping este o tehnică statistică puternică. Este util mai ales atunci când probă dimensiunea cu care lucrăm este mică. În circumstanțe obișnuite, dimensiunile eșantionului mai mici de 40 nu pot fi tratate presupunând a distributie normala sau a distribuție t. Tehnicile bootstrap funcționează destul de bine cu probe care au mai puțin de 40 de elemente. Motivul pentru aceasta este că bootstrapping-ul implică recampionarea. Aceste tipuri de tehnici nu presupun nimic despre distribuire a datelor noastre.
Bootstrapping a devenit mai popular pe măsură ce resursele de calcul au devenit mai ușor disponibile. Acest lucru se datorează faptului că pentru a fi practic de bootstrapping un computer trebuie utilizat. Vom vedea cum funcționează acest lucru în următorul exemplu de bootstrapping.
Începem cu un eșantion statistic dintr-o populație despre care nu știm nimic. Scopul nostru va fi un interval de încredere de 90% în ceea ce privește media eșantionului. Deși alte tehnici statistice utilizate pentru a determina
intervale de încredere presupunem că știm media sau abaterea standard a populației noastre, bootstrapping-ul nu necesită altceva decât proba.În scopul exemplului nostru, vom presupune că eșantionul este 1, 2, 4, 4, 10.
Acum facem o nouă probă cu înlocuirea eșantionului nostru pentru a forma ceea ce sunt cunoscute sub numele de probe de bootstrap. Fiecare eșantion de bootstrap va avea o dimensiune de cinci, la fel ca eșantionul nostru original. Întrucât selectăm la întâmplare și apoi înlocuim fiecare valoare, probele de bootstrap pot fi diferite față de eșantionul inițial și unele de altele.
Pentru exemple pe care le-am înfăptui în lumea reală, am face acest lucru prin eșantionarea a sute dacă nu chiar de mii de ori. În cele ce urmează, vom vedea un exemplu de 20 de probe de bootstrap:
Deoarece folosim bootstrapping pentru a calcula un interval de încredere pentru media populației, acum calculăm mijloacele fiecăruia dintre eșantioanele noastre de bootstrap. Aceste mijloace, aranjate în ordine crescătoare sunt: 2, 2,4, 2,6, 2,6, 2,8, 3, 3, 3,2, 3,4, 3,6, 3,8, 4, 4, 4,2, 4,6, 5,2, 6, 6, 6,6, 7,6.
Obținem acum din lista noastră de eșantion de bootstrap înseamnă un interval de încredere. Întrucât dorim un interval de încredere de 90%, folosim percentilele 95 și 5 ca puncte finale ale intervalelor. Motivul pentru aceasta este că am împărțit 100% - 90% = 10% la jumătate, astfel încât vom avea mijlocul de 90% din toate mijloacele de probă de bootstrap.