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統計学におけるブートストラップ法（ブートストラップほう、）とは、様々な目的に用いられる統計的推論の手法であり、再標本化法に分類されるもののひとつである。モンテカルロ法の一つ。 ==概要== ブートストラップ法は母集団の推定量（分散など）の性質を、近似分布にしたがって標本化したときの性質を計算することで推定する手法である。近似分布としては、測定値から求められる経験分布を用いるのが標準的である。また仮説検定に使う場合もある。仮定される分布が疑わしい場合や、パラメトリックな仮定が不可能ないし非常に複雑な計算を必要とするような場合に、パラメトリックな仮定に基づく推計の代わりに用いられる。 ブートストラップ法の利点は解析的な手法と比べて非常に単純なことである。母集団分布の複雑なパラメータ（パーセンタイル点、割合、オッズ比、相関係数など）の複雑な推定関数に対して標準誤差や信頼区間を求めるために、単にブートストラップ標本を適用するだけで済む。 一方ブートストラップ法の欠点として、漸近的に一致する場合には有限標本が保証されず、楽観的になる傾向がある。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「ブートストラップ法」の詳細全文を読む 英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Bootstrapping (statistics) 」があります。 スポンサード リンク
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