বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতিটি গত বছরগুলিতে দুর্দান্ত প্রসার দেখেছিল, আমি এটিকে অনেক বেশি ব্যবহার করি, বিশেষত কারণ পিছনে যুক্তিটি বেশ স্বজ্ঞাত।
তবে এটি একটি জিনিস যা আমি বুঝতে পারি না। কেন ইফ্রন এলোমেলোভাবে একক পর্যবেক্ষণ অন্তর্ভুক্ত করে বা বাদ দিয়ে কেবল সাবমলিংয়ের পরিবর্তে প্রতিস্থাপনের সাথে পুনরায় নমুনা প্রদর্শন করতে বেছে নিয়েছে?
আমি মনে করি যে এলোমেলো সাবমলিংয়ের একটি খুব ভাল মানের রয়েছে, এটি আদর্শভাবে বাস্তব জীবনের পরিস্থিতি প্রতিনিধিত্ব করে যেখানে আমাদের গবেষণায় আমাদের পর্যবেক্ষণগুলি অনুমানমূলক জনসংখ্যার উপসেট হয়। পুনরায় মডেলিংয়ের সময় গুণিত পর্যবেক্ষণগুলি করার সুবিধাটি আমি দেখতে পাচ্ছি না। প্রকৃত প্রসঙ্গে কোনও পর্যবেক্ষণ অন্যটির মতো নয়, বিশেষত জটিল বহুবিধ পরিস্থিতিগুলির জন্য।
3
পুনরায় মডেলটি দিয়ে পুনঃসাম্পিংটি করা কাজটি করা ঠিক কারণ এটি করা সঠিক কাজ model বুটস্ট্র্যাপের পিছনের মডেলটি হল আনুষাঙ্গিক সর্বাধিক সম্ভাবনাটি ব্যবহার করে संचयी বিতরণ ফাংশনটি অনুমান করা, তারপরে আনুমানিক संचयी বিতরণ ফাংশন থেকে স্বতন্ত্র পর্যবেক্ষণের নমুনা। এটি সম্পর্কে চিন্তা করুন --- অ্যালগোরিটিকভাবে, যেটি নমুনাটি আসল নমুনা থেকে প্রতিস্থাপনের মাধ্যমে প্রাপ্ত।
—
কেজেটিল বি হালওয়ারসন