Przez długi czas metody odpornościowe, takie jak bootstrap, wydawały mi się niemal oszustwem — jak to możliwe, że losując wielokrotnie ze zbioru, który już mam, dowiaduję się czegoś nowego o niepewności moich wyników? A jednak działa, i to zaskakująco dobrze.
Bootstrap nauczył mnie, że niepewność nie zawsze trzeba liczyć ze wzoru. Czasem wystarczy zapytać dane same o siebie — wielokrotnie losować z powtórzeniami, patrzeć, jak bardzo statystyka się waha między próbami, i z tej zmienności zbudować obraz tego, jak bardzo można ufać oryginalnemu wynikowi.
To było dla mnie pierwsze zetknięcie z ideą, że statystyka nie musi polegać wyłącznie na eleganckich, zamkniętych wzorach. Czasem brutalna siła obliczeniowa — tysiące symulacji zamiast jednego równania — mówi więcej niż najpiękniejszy matematyczny dowód.
Dodaj komentarz