Ocenjevanje standardne napake in intervalov zaupanja z metodo bootstrap

GAŠPARAC, GRETA (avtor), Štrumbelj, Erik (mentor)

V diplomskem delu predstavimo metodo bootstrap, ki jo uvrščamo v družino metod samovzorčenja ter je preprostejša in bolj intuitivna alternativa tradicionalnim statističnim metodam za ocenjevanje negotovosti. Osredotočimo se na neparametrično različico metode. Opišemo njene lastnosti in jih predstavimo s praktičnimi primeri s področja strojnega učenja - ocenjevanje in primerjava različnih modelov. Izpostavimo tudi šibke točke metode. Predstavimo in primerjamo tri intervale zaupanja bootstrap: standardnega normalnega z uporabo standardne napake bootstrap in dva klasična intervala bootstrap, centilnega in BCa. Pričakovano se v večini primerov najbolje obnese BCa.

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: metoda bootstrap, standardna napaka, intervali zaupanja
• Vrsta gradiva: Diplomsko delo/naloga
• Organizacija: FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
• Leto izida: 2018
• PID: 20.500.12556/RUL-103206
• Datum objave v RUL: 14.09.2018

GAŠPARAC, GRETA, 2018, Ocenjevanje standardne napake in intervalov zaupanja z metodo bootstrap [na spletu]. Diplomsko delo. [Dostopano 15 april 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=103206

Sekundarni jezik

• Jezik: Angleški jezik
• Naslov: Boostraping standard errors and confidence intervals

Izvleček

We introduce the reader to the bootstrap, a simple and flexible resampling-based alternative for quantifying uncertainty. We describe the basic characteristics of the non-parametric bootstrap and illustrate its practical behaviour with simulations in the context of a typical task in machine learning - estimating and comparing the performance of different prediction models. We also present some of the method's weaknesses. We introduce and compare three standard intervals: the standard normal using bootstrap standard error and two more typical bootstrap confidence intervals, the percentile and the BCa interval. As theory suggests, the BCa performs the best over a wide range of situations.

• Ključne besede: bootstrap, standard error, confidence intervals