Bootstrap
Bootstrap è un metodo per derivare stime robusta di errori standard e intervalli di confidenza per stime come la media, la mediana, la proporzione, il rapporto di probabilità, il coefficiente di correlazione o il coefficiente di regressione. Può essere utilizzato anche per creare dei test sull'ipotesi. Il bootstrap è più utile come alternativa alle stime parametriche quando le ipotesi di quei metodi sono in dubbio (come nel caso dei modelli di regressione con residui eteroscedastici si adattano a piccoli campioni), oppure dove l'inferenza parametrica è impossibile o richiede formule molto complicate per il calcolo di errori standard (come nel caso di intervalli di confidenza di calcolo per la mediana, quartili e altri percentili).
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