Le bootstrapping est une méthode statistique utilisée pour estimer la précision d’une mesure statistique. Il est souvent utilisé pour estimer l’erreur standard, la variance et autres paramètres statistiques d’un échantillon. La méthode consiste à rééchantillonner l’échantillon d’origine à plusieurs reprises pour créer de nouveaux échantillons. Ces nouveaux échantillons sont utilisés pour estimer les paramètres statistiques de l’échantillon d’origine.
Concrètement, lorsqu’on utilise le bootstrapping, on crée des échantillons à partir de l’échantillon initial en rééchantillonnant avec remplacement. Cela signifie que chaque observation peut être choisie plusieurs fois dans un nouvel échantillon. En répétant ce processus plusieurs fois, on obtient plusieurs nouveaux échantillons. On peut ensuite calculer la moyenne, l’écart type, la variance et autres paramètres statistiques pour chaque nouvel échantillon. La moyenne de tous ces paramètres statistiques est alors utilisée pour estimer les paramètres statistiques de l’échantillon initial.
On peut utiliser le bootstrapping dans de nombreux domaines, notamment en finance, en économie, en biologie, en écologie et en sciences sociales. En finance, le bootstrapping est utilisé pour estimer les risques financiers, tandis qu’en biologie, il est utilisé pour estimer les paramètres génétiques.
Mais pourquoi est-il appelé bootstrapping ? Le terme vient de l’expression « se tirer par les lacets de ses bottes » en anglais. Le bootstrapping est une méthode qui permet de s’auto-corriger, tout comme se tirer par les lacets de ses bottes permet de se lever soi-même.
En recherche, le bootstrapping est utilisé pour estimer la distribution de probabilité d’un échantillon lorsque cette distribution n’est pas connue. Cette méthode permet de résoudre des problèmes qui seraient autrement impossibles à résoudre en utilisant les méthodes statistiques traditionnelles.
En bioinformatique, le bootstrapping est utilisé pour estimer la fiabilité des arbres phylogénétiques. Les arbres phylogénétiques sont utilisés pour montrer les relations évolutives entre les espèces. Cependant, ces arbres sont souvent basés sur des données incomplètes ou des hypothèses simplifiées. Le bootstrapping permet alors de mesurer la fiabilité des résultats obtenus.
En conclusion, le bootstrapping est une méthode statistique utile pour estimer la précision des mesures statistiques. Elle est utilisée dans de nombreux domaines, notamment en finance, en biologie, en écologie et en sciences sociales. Cette méthode permet de résoudre des problèmes difficiles qui seraient autrement impossibles à résoudre en utilisant les méthodes statistiques traditionnelles.
Le bootstrapping est également appelé auto-financement ou financement participatif.
Le bootstrapping est également connu sous le nom de « démarrage en autofinancement ».
Comment lit-on les résultats du bootstrapping ?
Pour lire les résultats du bootstrapping, il est important de comprendre les notions de base du bootstrapping. Le bootstrapping est une technique statistique qui permet de générer des échantillons aléatoires à partir de l’échantillon d’origine. En utilisant ces échantillons, on peut estimer la distribution d’un échantillon statistique, et ainsi calculer des intervalles de confiance et des p-values.
Pour interpréter les résultats du bootstrapping, il est important de regarder les intervalles de confiance et les p-values. Les intervalles de confiance indiquent la marge d’erreur autour de l’estimation de la mesure statistique, tandis que les p-values indiquent la probabilité d’obtenir des résultats aussi extrêmes que ceux observés, si l’hypothèse nulle était vraie.
En général, si un intervalle de confiance inclut la valeur de référence ou si la p-value est supérieure au niveau de signification (généralement 0,05), on ne peut pas rejeter l’hypothèse nulle. En revanche, si l’intervalle de confiance ne comprend pas la valeur de référence ou si la p-value est inférieure au niveau de signification, on peut rejeter l’hypothèse nulle et conclure que les résultats sont statistiquement significatifs.