Bootstrapping – ein neuer Standard in Anwendung und Lehre?

Bootstrapping bietet eine Möglichkeit, Verteilungsinformationen auch komplexer Statistiken aus einem Datensatz zu gewinnen. Die Anwendung ist an keine Voraussetzungen geknüpft. Die Ergebnisse sind „nur“ empirische Verteilungen, die aber einen interessanten Einblick in die Gestalt der Verteilung bieten und daher Rückschlüsse auf das Zutreffen von Voraussetzungen wie Symmetrie, Normalverteilung oder ähnlichem zulassen. Da eine Statistik und ihre Verteilung unmittelbar aus einem Datensatz abgeleitet werden, erleichtert Bootstrapping es dem Lernenden, ein Verteilungskonzept zu entwickeln, ohne sich mit theoretischen Verteilungen befassen zu müssen. In der Anwendung erkennt man schnell die Zulässigkeit von Regularitätsbedingungen für Konfidenzintervalle oder Tests, die vielleicht nicht so oft in Frage gestellt werden, wie sie sollten. Die einfache Anwendung mit Desktop Software wie JMP Pro bringt dieses Verfahren auf jeden Schreibtisch.