Bootstrap (statistika)
Bootstrap-meetod (ingl bootstrap method) on arvutusmahukas statistiline meetod, mis põhineb taasvalikul. Bootstrapi abil saab hinnata mingit üldkogumi parameetrit (näiteks dispersiooni, keskväärtust või asümmeetriakordajat) või leida selle usaldusvahemikku. See meetod võimaldab hinnata peaaegu kõikide statistiliste parameetrite jaotust kasutades juhuslikku taasvalikut tagasipanekuga olemasolevatel andmetel. Võimalik on eristada parameetrilist ning mitteparameetrilist bootstrappi. Levinum kahest variandist on mitteparameetriline bootstrap selle matemaatiliselt lihtsa sisu tõttu. Nagu nimi viitab, ei tehta mitteparameetrilise bootstrapi puhul suuri eeldusi jaotuse (ja selle parameetrite) kohta. Eeldatakse vaid seda, et üldkogum on sama jaotusega nagu olemasolevad andmed. Parameetrilise bootstrapi puhul eeldatakse, et valim on mingist jaotusest (näiteks normaaljaotusest). Parameetrilist bootstrappi eelistatakse tavaliselt juhul, kui taustateadmistele tuginedes saab teha eelduse valimi ja üldkogumi jaotuse kohta. Samuti on parameetriline bootstrap abiks siis, kui andmeid on väga vähe (alla 10 andmepunkti).