Resampling dei dati
Il Resampling , anche detto ricampionamento dei dati, rappresenta un'interessante procedura inferenziale che permette di aumentare il potenziale informativo di un campione attraverso l'estrazione di sottocampioni dello stesso. In statistica, con i metodi di resampling dei dati o di ricampionamento si indicano differenti metodi per: stimare la precisione di campioni statistici (mediana, varianza, percentili) usando sottoinsiemi dei dati o scelti casualmente mediante sostituzioni a partire da un insieme dei dati; scambiare etichette sui dati quando si eseguono test di significatività; confermare modelli usando sottoinsiemi casuali. Si può quindi distinguere tra metodi basati sull’estrazione casuale di sottoinsiemi dei dati campionari e metodi nei quali il resampling avviene secondo una procedura non randomizzata. Appartengono alla prima categoria il bootstrap e sue varianti come il subsampling . Rientrano invece nella seconda procedure come il jackknif