Uczę się o ładowaniu jako sposobie szacowania wariancji przykładowej statystyki. Mam jedną podstawową wątpliwość.
Cytowanie z http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf :
• Ile obserwacji powinniśmy przeskalować ponownie? Dobrą sugestią jest pierwotna wielkość próby.
Jak możemy ponownie próbkować tyle obserwacji, ile w oryginalnej próbce?
Jeśli mam próbkę o wielkości 100 i próbuję oszacować wariancję średniej. Jak mogę uzyskać wiele próbek ładowania początkowego o wielkości 100 z łącznej wielkości próbki 100? W tym przypadku możliwa byłaby tylko 1 próbka bootstrapu, która byłaby odpowiednikiem oryginalnej próbki, prawda?
Oczywiście nie rozumiem czegoś bardzo podstawowego. Rozumiem, że liczba od idealnych próbek bootstrapowych zawsze jest nieskończona, a do określenia liczby próbek bootstrapowych niezbędnych do moich danych Musiałbym badania zbieżności utrzymywanie mój wymaganą precyzję w umyśle.
Ale jestem naprawdę zdezorientowany co do wielkości każdej pojedynczej próbki bootstrap.