Resamplingtekniikka

Resamplingtekniikka, tai resampling, on yleisnimitys menetelmille jossa olemassa olevaa dataa käsitellään uudelleen siten, että otoskoko, näytteenottotaajuus tai resoluutio muuttuu. Tavoitteina ovat epävarmuuden arviointi, malleihin liittyvän yleistettävyyden testaaminen sekä datan yhteensopivuuden tai vertailtavuuden parantaminen eri konteksteihin.

Tilastollinen resampling kattaa menetelmiä kuten bootstrap ja jackknife. Bootstrapissa muodostetaan monia uusiotuotoksia käyttämällä dataa otoksista, joihin palautetaan havaintoja, ja näistä lasketaan kNA, konfidenssivälit tai muut parametrit. Jackknifeissa poistetaan yksi havainto kerrallaan ja arvioidaan muuttujien arvoja näiden tilalle. Cross-validation on eräänlainen resampling-menetelmä, jossa data jaetaan opetus- ja testausjoukkoihin useita kertoja, jolloin malli arvioidaan eri osajoukoilla.

Signaali- ja kuvankäsittelyssä resampling tarkoittaa näytteenottotaajuuden muuttamista sekä kuvan tai signaalin uudelleen interpoloimista. Upsampling lisää näytteitä ja downsampling pienentää niitä, usein ennen suodatusta antialiasingin varmistamiseksi. Interpolaatio-tekniikat kuten lähin naapuri, bilineaarinen ja bicubinen interpolaatiotahoituvat uudet arvot. Mikroskalassa käytetään polyphase-suodatusta ja viritysmenetelmiä, jotta laadun menetys minimoidaan.

Valinta riippuu datan ominaisuuksista ja tavoitteesta; resampling voi parantaa vertailukelpoisuutta ja epävarmuuden arviointia, mutta väärä lähestymistapa voi johtaa harhaanjohtaviin tuloksiin tai laadun heikkenemiseen. Käytännössä resamplingin hyödyt ja haitat on punnittava huolellisesti sekä sovellettava alan parhaita käytäntöjä.