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Bootstrap-Verfahren

Was versteht man unter Bootstrap-Verfahren?

Das Bootstrap-Verfahren ist eine statistische Methode zur Schätzung von Unsicherheiten in Schätzungen von statistischen Parametern. Es basiert auf der wiederholten Ziehung von Stichproben aus einer gegebenen Datenmenge mit Ersatz, um eine empirische Verteilung der Schätzungen zu erstellen. Diese Methode ist besonders nützlich, wenn keine analytische Lösung für die Unsicherheiten verfügbar ist oder wenn die Annahmen für klassische Methoden nicht erfüllt sind.

Typische Funktionen einer Software im Bereich des Bootstrap-Verfahrens könnten sein:

  1. Generierung von Bootstrap-Stichproben aus gegebenen Daten.
  2. Berechnung von statistischen Schätzungen (z. B. Mittelwert, Median, Quantile) basierend auf den Bootstrap-Stichproben.
  3. Erstellung von Konfidenzintervallen für Schätzungen.
  4. Visualisierung der Bootstrap-Verteilung oder der Unsicherheiten in den Schätzungen.

 

Die Funktion / Das Modul Bootstrap-Verfahren gehört zu:

Statistik/Forecast

Artikel-Hit- und Nietenlisten
Auftragsverfolgung
Bayessche Analyse
Bewegungsprofile
Business Impact-Analyse
Clusteranalysen
Clustering
Collaborative Planning
Eintrittswahrscheinlichkeiten
Energiepreisanalyse
Fehleranalyse
Finanzberichterstattung
Finanzmarktstatistiken
Fluktuationsstatistiken
Gebindebuchhaltung
Gewichtungsfunktionen
Gibbs-Sampling
Haushaltsinformationen
Hochrechnungsvergleich
Kassierer-Hitliste
Kennzahlensimulationen
Klassifikation und Vorhersage
Klassifikations- und Regressionsbäume
kombinatorische Probleme
Korrelationen
Korrelationsmatrix
Kovarianzanalysen
KTL-Auswertung
Kunden- und Vertriebsdaten-Analyse
Kundenauswertungen
Kundenstatistiken
Kursstatistiken
Kursteilnehmer- und Lernstatistiken
Lebenslauf-Analyse
Leistungsanalyse
Liquiditätsanalyse
Mandatsanalysen
Matrizenrechnung
Messdaten, MDE
Metropolis-Algorithmus
Mittelwerte
Netzwerkstatistiken
Nutzungsanalyse nach Verlustklassen
ökonometrische und statistische Analysen
Permutationstest
Personalkennzahlen
Plausibilitätsprüfung
Prädiktives Modellieren
Prognoseergebnis
Prognoserechnung
Regressionen bzw. Ausgleichsrechnung
Regressionsanalyse
Reisekosten
Risikoanalyse
Sequenzanalysen
Signalstatistiken
Six Sigma
Statistische Analyse
Statistische Berechnungen
statistische Kostenplanung
statistischen Methoden
Stichprobensystem
Trendwertanalysen
Umsatzhitlisten
Umsatzlisten
Umsatzstatistiken
Umsatzvergleiche
Vergleichs-Statistiken
Verkäuferhitliste
Verkaufsstatistiken
Verknüpfte-Daten-Management
Vorher-Nachher-Vergleiche
Vorhersagen und Modellsimulation
Vorjahresbetrachtung
Wahrscheinlichkeitsfunktionen
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Warenkorbanalyse
What-if-Analysen
Zeitdaten, Zeitreihen, Kalender
Zeitreihenbetrachtungen
Zufallsgenerator

Softwarelösungen mit Funktion bzw. Modul Bootstrap-Verfahren:

Detact® - Künstliche Intelligenz für Fertigungs-Prozessketten