Resampling-Techniken

Verwenden Sie Resampling-Techniken, um deskriptive Statistiken und Konfidenzintervalle aus Stichprobendaten zu schätzen, wenn die parametrischen Testannahmen nicht erfüllt sind oder wenn es sich um kleine Stichproben aus nicht-normalen Verteilungen handelt. Bootstrap-Methoden wählen zufällige Stichproben mit Ersatz aus den Stichprobendaten aus, um die Konfidenzintervalle für relevante Parameter zu schätzen. Jackknife berechnet den relevanten Parameter systematisch neu und verwendet hierfür eine Untermenge der Stichprobendaten, wobei jeweils eine Beobachtung aus der Untermenge übergangen wird (Leave-One-Out-Resampling). Aus diesen Berechnungen wird der relevante Parameter für die gesamte Datenstichprobe geschätzt. Wenn Sie eine Lizenz für Parallel Computing Toolbox™ haben, können Sie die Resampling-Berechnungen mithilfe von parallelem Computing beschleunigen.