Julie의 Tech 블로그

이전 글에서는 데이터 샘플링에 대한 개념과 랜덤샘플링, 편향(Bias)에 대해 간단하게 살펴보았다. 이번 글은 Bootstrap 이라는 개념에 대해 알아보자. ​ 통계량의 표본 분포에 대해 측정하려고할 때 가장 쉽고도 효과적인 방법은, 반복해서 샘플링을 추출해내는 것이다. 이 때 복원 추출을 허용한다. 우리가 A라는 모집단에서 A', A'', A'''..., 로 표본을 계속해서 뽑고 그 표본의 통계량을 반복해서 계산한다고 생각해보자. 표본을 추출하는 횟수를 늘려갈수록 이 통계량들의 평균은 A 모집단의 통계량 평균과 유사해질 것이다. ​ 이 과정을 Bootstrap이라고 부른다. 부트스트랩은 표준분포와 같은 일반적인 가정을 포함하여 어떠한 조건도 요구하지 않아 간단하다. Bootstrap 과정을 간단하게 ..