Bu miktar 10 kişiden 10'unda ölçüldüğünde, X miktarı üzerinde önyüklenmiş bir güven aralığı elde etmekle ilgileniyorum.
Bir yaklaşım, her bir birey için ortalamanın elde edilmesidir, daha sonra vasıtaların önyüklenmesini sağlar (örn., Vasıtaları değiştirerek yeniden örnekleme).
Başka bir yaklaşım, önyükleme prosedürünün her yinelemesinde aşağıdakileri yapmaktır: her bireyde, bireyin 10 gözlemini değiştirme ile yeniden örnekleyin, sonra o birey için yeni bir ortalama hesaplayın ve son olarak yeni bir grup ortalaması hesaplayın. Bu yaklaşımda, orijinal veri setinde gözlemlenen her birey, her zaman bootstrap prosedürünün her yinelemesinde grup ortalamasına katkıda bulunur.
Son olarak, üçüncü bir yaklaşım yukarıdaki iki yaklaşımı birleştirmektir: bireyleri yeniden örnekle sonra bu bireyler içinde yeniden örnekleme. Bu yaklaşım önceki yaklaşımdan farklıdır, çünkü aynı bireyin her bir yinelemede grup ortalamasına katlanmasına izin vermesine rağmen, her katkı bağımsız bir yeniden örnekleme prosedürü ile üretildiğinden, bu katkıların birbirinden biraz farklı olması beklenebilir.
Uygulamada, bu yaklaşımların güven aralığı için farklı tahminler verdiğini görüyorum (örneğin, bir veri kümesiyle, üçüncü yaklaşımın ilk iki yaklaşımdan çok daha büyük güven aralıkları verdiğini düşünüyorum), bu yüzden her birinin ne olabileceğini merak ediyorum temsil etmek için yorumlanır.