Яка різниця між завантаженням і Монте-Карло?

Однак велика різниця між методами полягає в тому bootstrapping використовує оригінальну початкову вибірку як генеральну сукупність для повторної вибірки, тоді як симуляція Монте-Карло базується на налаштуванні процесу генерації даних (з відомими значеннями параметрів).

Фундаментальна відмінність між моделюванням за методом Монте-Карло та повторною вибіркою полягає в тому у першому випадку дані можуть бути абсолютно гіпотетичними, тоді як у другому симуляція повинна базуватися на деяких реальних даних.

Моделювання передбачає створення штучних даних на основі припущених розподілів, що дозволяє повторювати тестування без додаткових даних реального світу. Завантаження, з іншого боку, повторює вибірку наявних даних із заміною для створення численних «нових» наборів даних.

загалом, bootstrap бере вибірку із заміною з даних розміром, таким же, як і розмір даних. Звичайну вибірку отримують шляхом вибірки з сукупності. Зразок початкового завантаження відрізняється тим, що один вибірка із заміною з самого зразка.

Bootstrap дозволяє виконувати більше повторних вибірок, оскільки дозволено повторення, що призводить до більш надійного розподілу вибірки. Jackknife дає однакові результати для кожного циклу, оскільки процес повторної вибірки є вичерпним. Bootstrap зазвичай дає різні результати, оскільки повторні вибірки беруться випадковим чином.

Однак велика різниця між методами полягає в тому bootstrapping використовує оригінальну початкову вибірку як генеральну сукупність для повторної вибірки, тоді як симуляція Монте-Карло базується на налаштуванні процесу генерації даних (з відомими значеннями параметрів).