Что такое Bootstrap

Bootstrap — это метод ресэмплинга, используемый для оценки статистик (например, среднего, дисперсии) путем многократного случайного отбора с повторением из исходной выборки. Позволяет оценивать распределение статистики без строгих предположений о данных.

Пример на Python:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
n_bootstraps = 1000
bootstrap_means = [np.mean(np.random.choice(data, size=len(data), replace=True)) 
                   for _ in range(n_bootstraps)]

print(f"95% CI: {np.percentile(bootstrap_means, [2.5, 97.5])}")

Ключевые особенности:

• Работает с малыми выборками
• Не требует нормальности распределения
• replace=True — основа метода
• Используется для построения доверительных интервалов, проверки гипотез