Ich lerne Bootstrapping als Mittel zur Schätzung der Varianz einer Stichprobenstatistik. Ich habe einen grundsätzlichen Zweifel.
Zitat aus http://web.stanford.edu/class/psych252/tutorials/doBootstrapPrimer.pdf :
• Wie viele Beobachtungen sollten wir erneut abtasten? Ein guter Vorschlag ist die ursprüngliche Stichprobengröße.
Wie können wir so viele Beobachtungen wie in der Originalprobe erneut abtasten?
Wenn ich eine Stichprobengröße von 100 habe und versuche, die Varianz des Mittelwerts abzuschätzen. Wie kann ich mehrere Bootstrap-Beispiele der Größe 100 aus einer Gesamtstichprobengröße von 100 erhalten? In diesem Fall wäre nur 1 Bootstrap-Beispiel möglich, was dem Original-Beispiel entspricht, oder?
Ich verstehe offensichtlich etwas sehr Grundlegendes falsch. Ich verstehe, dass die Anzahl der idealen Bootstrap-Beispiele immer unendlich ist. Um die Anzahl der für meine Daten erforderlichen Bootstrap-Beispiele zu bestimmen, müsste ich die Konvergenz unter Berücksichtigung meiner erforderlichen Genauigkeit testen.
Aber ich bin wirklich verwirrt darüber, wie groß jedes einzelne Bootstrap-Beispiel sein sollte.