Resampleerimine

Resampleerimine on statistikas ja andmete analüüsis kasutatav meetod, mille käigus luuakse olemasoleva andmestiku põhjal uued andmekogumid või ümber jaotatakse andmed, et hinnata omadusi, testida hüpoteese või parandada mudelite usaldusväärsust. Enimlevinud vorm on bootstrap, kus iga uus kogum sünnib juhuslikult algsest andmestikust korduvvaliku teel (valimine koos kordustega). Teised lähenemised hõlmavad permuteerimist (andmete märgistuste või väärtuste ümberjaotamine) ning ristvalideerimist, kus andmed jagatakse mitmeks osaks ja mudelit hinnatakse nende erinevates lahendustes.

Peamised meetodid: bootstrap, permuteerimine ja ristvalideerimine. Bootstrapiga hinnatakse mudeli või statistikapõhiste väärtuste jaotust ning koostatakse usaldusväärsused (nt standardvead, usaldusvahemikud). Permuteerimine kasutab resampleerimist nullhüpoteesi kontrollimiseks. Ristvalideerimine aitab hinnata mudeli üldistamist ja võrrelda erinevaid mudeleid.

Rakendused hõlmavad usaldusvahemike koostamist, standardväljundite parandamist ning mudelite hindamist ja valikut. Eriti oluline on arvestada andmete sõltuvust: ajaliselt või ruumiliselt korrelatsioonis olevate andmete puhul võib vaja olla kohandatud meetodeid (nt blokkk-bootstrap). Piirangud hõlmavad sõltuvust, esinduslikkuse puudumist ja suurenevat arvutuskoormust.