Yinelemeli Bootstrap (İterated Bootstrapping) | Psikoloji Sözlüğüm

Tanım

Gözlemlenen bir veri setinden elde edilen örneklemler üzerinde, kararlı bir parametre tahmini elde edilene kadar çok aşamalı yeniden örnekleme ve yeniden hesaplama döngülerinin uygulanması.

Örnek Vaka / Uygulama

Klinik psikoloji araştırmalarında nadir görülen bir kişilik bozukluğunun tedavi yanıt sürelerini inceleyen bir araştırmacı, standart hata hesaplamalarında sapma olduğunu fark eder. Tek bir bootstrap seti yerine, verilerden çekilen örneklemler üzerinden tekrar örneklem üreten ve parametre kararlılığına ulaşana kadar bu döngüyü sürdüren yinelemeli bootstrap uygular. Sonuçta elde edilen güven aralığı, tek aşamalı yönteme kıyasla çok daha güvenilir ve Tip I hata oranından arındırılmış bir model sunar.

Derin Analiz

Yinelemeli bootstrap, klasik bootstrap yönteminin önyargısını azaltmak ve güven aralığı kapsam olasılıklarını iyileştirmek için geliştirilmiş ileri düzey bir istatistiksel yeniden örnekleme tekniğidir. Geleneksel bootstrap, orijinal veri setinden tek bir katmanda örneklem çekimi yaparken, yinelemeli yaklaşım bu örneklemlerin kendi içinden ikincil ve üçüncül örneklemler türetir (nested resampling). Bu iç içe geçmiş döngüsel yapı, tahmin edicinin örnekleme dağılımındaki çarpıklığı ve varyans tahminindeki hataları minimize eder. Özellikle küçük örneklem boyutlarında veya parametrik varsayımların karşılanamadığı karmaşık modellerde, istatistiksel çıkarımın gücünü ve doğruluğunu artıran hesaplamalı yoğun bir simülasyon prosedürüdür.

Etimoloji

İngilizce 'iterate' (yinelemek, tekrar etmek; Latince *iterare* [tekrar etmek, yeniden yapmak]) ve 'bootstrap' (öz-yükleme; 19. yüzyıl halk deyimi olan 'pulling oneself up by one's bootstraps' [kendi bot bağcıklarından yukarı çekmek] deyiminden türetilmiştir).

Karıştırmayın

Standart Bootstrap (tek aşamalı yeniden örnekleme yapar, yinelemeli kadar önyargı azaltma kapasitesine sahip değildir) ve Jackknife yöntemi (veriden sırayla bir gözlem çıkararak yapılan deterministik bir yeniden örnekleme yaklaşımıdır, rastgele çekim yapmaz).