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.:Bootstrap e dati
Nel 1977 Bradley Efron, professore di statistica alla Stanford University, sviluppo indipendentemente una tecnica di ricampionamento per trattare una varietà di complessi problemi statistici. Lo sviluppo e l'applicazione di questa tecnica, detta del "bootstrap" (tirare per calzare gli stivali), hanno dato all'approccio di Simon un forte sostegno teorico.
Essenzialmente, il metodo del bootstrap sostituisce un gran numero di semplici calcoli, eseguiti da un computer, alle complicate formule matematiche che svolgono un ruolo molto importante nella teoria statistica convenzionale. Esso fornisce un modo di usare i dati contenuti in un unico campione per stimare la precisione e la varietà del semplice campione o di qualche altra misura statistica. L'idea è quella di estrarre dai dati a disposizione il massimo di informazione possibile. Supponiamo che un ricercatore abbia solo un insieme di dati, formato da quindici numeri. Nel procedimento del bootstrap il computer copia ognuno di questi valori, diciamo, un miliardo di volte, dopo di che li mescola a fondo e ne estrae campioni formati da quindici valori ciascuno. I campioni possono poi essere usati per stimare, per esempio, la media vera e per determinare il gradi di variabilità dei dati.
Il termine bootstrap, derivato dal vecchio detto di tirarsi su con i tiranti dei propri stivali, riflette il fatto che un campione disponibile dia origine a tutti gli altri. Un tale approccio intensivo dal punto di vista del calcolo affranca da due fattori limitanti che dominano la teoria statistica tradizionale: l'assunto che i dati siano conformi a una curva a campana, detta distribuzione normale o gaussiana, e il bisogno di concentrarsi su misure statistiche le cue proprietà teoriche possano essere analizzate matematicamente. "Una parte del mio lavoro", dice Efron, "consiste solo nel tentare di dissolvere il pregiudizio che l'approccio classico sia l'unico possibile. Idee teoriche molto semplici possono aiutarci a percorrere un lungo cammino. Si può trovare una soluzione molto buona senza entrare nelle profondità della teoria classica".
L'approccio del bootstrap è una di varie tecniche matematiche che ci aiutano a fare luce sui limiti delle nostre convinzioni e ci indicano la necessità di esaminare criticamente i dati di cui disponiamo.
Continua: Caso nel Pigreco
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