Önyükleme yöntemi. Rastgele alt örnekleme yerine neden “yedekli” örneklemelisiniz?

Bootstrap yöntemi son yıllarda büyük bir difüzyon gördü, ben de çok kullanıyorum, özellikle arkasındaki mantık oldukça sezgisel.

Ama bu anlamadığım bir şey. Efron neden tek gözlemleri rasgele dahil ederek veya hariç tutarak basitçe alt örnekleme yerine yenisiyle yeniden örnekleme yapmayı seçti?

Rastgele alt örneklemenin çok iyi bir kaliteye sahip olduğunu düşünüyorum, yani çalışmamızda gözlemlerimizin varsayımsal bir nüfusun bir alt kümesi olduğu gerçek yaşam durumunu temsil eder. Yeniden örnekleme sırasında gözlemleri çoğaltmanın avantajını görmüyorum. Gerçek bir bağlamda, özellikle karmaşık çok değişkenli durumlar için hiçbir gözlem diğerine benzemez.

Bu seçimi anlamanın bir yolu, eldeki örneği temel popülasyonda sahip olduğunuz en iyi temsil olarak düşünmektir. Artık nüfusun tamamını örnekleyemeyebilirsiniz, ancak nüfusun bu özel temsiline sahipsiniz. Popülasyonun bu temsilinden gerçekten rastgele bir yeniden örnekleme, değiştirme ile örneklemeniz gerektiği anlamına gelir, aksi takdirde daha sonraki örneklemeniz ilk örneklemenizin sonuçlarına bağlı olacaktır. Belirli bir önyükleme örneğinde tekrarlanan bir vakanın varlığı, o belirli tekrarlanan vakanın özelliklerine yakın olan temel popülasyonun üyelerini temsil eder. Biri dışarıda bırakma veya birkaç dışarıda bırakma yaklaşımları da önerdiğiniz gibi kullanılabilir, ancak bu önyükleme yerine çapraz doğrulamadır.

Bence bu hemen hemen başka bir kelimeye @kjetil_b_halvorsen gelen yorum koyar