बूटस्ट्रैप सिमुलेशन — सांख्यिकीय अनुमान के लिए अनुभवजन्य पुनर्नमूनाकरण
ब्रैडली एफरोन द्वारा 1979 में प्रस्तुत बूटस्ट्रैप सिमुलेशन, एक सिमुलेशन-आधारित अनुमान विधि है जो देखे गए डेटा से बार-बार प्रतिस्थापन के साथ पुनर्नमूनाकरण करके लगभग किसी भी आँकड़े के नमूना वितरण को प्राप्त करती है। क्योंकि इसके लिए किसी पैरामीट्रिक वितरण संबंधी मान्यताओं की आवश्यकता नहीं होती है, यह निरंतर, क्रमिक, बाइनरी और गणना डेटा में विश्लेषणात्मक आत्मविश्वास अंतराल और पैरामीट्रिक परिकल्पना परीक्षणों के लिए एक मजबूत, सामान्य-उद्देश्य वाला विकल्प प्रदान करता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- Efron, B. & Tibshirani, R.J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9780429246593 ↗
- Davison, A.C. & Hinkley, D.V. (1997). Bootstrap Methods and their Application. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511802843 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Bootstrap Simulation (Bootstrap Resampling). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/bootstrap-simulation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- बायेसियन अनुमानसांख्यिकी↔ compare
- जैकनाइफ रीसैंपलिंग एस्टिमेशनसांख्यिकी↔ compare
- मोंटे कार्लो सिमुलेशननिर्णयन↔ compare
- क्रमचय (यादृच्छिकीकरण) परीक्षणसांख्यिकी↔ compare
- मोंटे कार्लो सिमुलेशन के लिए विचरण न्यूनीकरण तकनीकेंअनुकरण↔ compare