Bootstrap ger ett enkelt och kraftfullt sätt att bedöma kvaliteten på estimatorer. I miljöer med stora datauppsättningar – som är allt vanligare – kan dock beräkningen av bootstrap-baserade mängder vara oöverkomligt krävande beräkningsmässigt. Medan varianter som subsampling och m av n bootstrap kan användas i princip för att minska kostnaden för bootstrap beräkningar, finner vi att dessa metoder är i allmänhet inte robusta mot specifikation av hyperparametrar (såsom antalet delprovade datapunkter), och de kräver ofta användning av mer tidigare information (såsom konvergenshastigheter för skattningar) än bootstrap. Som ett alternativ introducerar vi Bag of Little Bootstraps (BLB), ett nytt förfarande som innehåller funktioner i både bootstrap och subsampling för att ge en robust, beräkningseffektiv 1 arXiv:1112.5016v2 [stat.ME] 28 Jun 2012 medel för att bedöma kvaliteten på uppskattare. BLB är väl lämpad för moderna parallella och distribuerade datorarkitekturer och behåller dessutom den allmänna tillämpligheten och statistiska effektiviteten hos bootstrap. Vi visar BLB:s positiva statistiska prestanda via en teoretisk analys som belyser procedurens egenskaper, samt en simuleringsstudie som jämför BLB med bootstrap, m ut ur n bootstrap och subsampling. Dessutom presenterar vi resultat från en storskalig distribuerad implementering av BLB som visar dess beräkningsmässig överlägsenhet på massiva data, en metod för adaptivt val av BLB:s hyperparametrar, en empirisk studie som tillämpar BLB på flera verkliga datauppsättningar, och en utvidgning av BLB till tidsseriedata.
Ett inflytelserikt arbete är Bag of Little Bootstrap REF.
A Scalable Bootstrap for Massive Data
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Methodology', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}