bootstrapping

• küçük örneklemlerde kullanıldığı doğru ise de, yapılan istatistiksel testlerin "anlamlı" olmamasıyla ve onları anlamlı hale getirmekle alakası olmayan bir yöntemdir.
  aslında şahane bir yöntem olup, örneklem büyüklüğü yeterli bile olsa klasik t-testine tercih edilebilir. zira ister getiri eğrisi (yield curve) çizilmesini konu etsin, isterse hava sıcaklığının dondurma satışlarna etkisini, sonuç itibarıyla bir regresyon analizinde t veya z testi hata terimlerinin normal dağıldığı varsayımına dayanırken, "canım ne biliyoruz ki" şeklinde şüpheci zihniyet, bootstrappingi tercih edebilir katsayıların anlamlılık sınamaları için.
  buradaki mantık ve mekanizma şudur: t testi yaparken, hata terimlerinin normal dağılımdan geldiği varsayılmakta iken, bootstrapte ne idüğü belirsiz bir dağılımdan gelebileceği ve o dağılımı da en iyi ancak bu örneklemin kendisinden ortaya çıkan hata terimlerinin temsil edebileceği düşünülür. regresyon katsayılarının anlamlılık testi de, bu mantığı gözeten bir simulasyon ile yapılır. şöyle ki:
  
  önce örneklem büyüklüğü n olan veriye y= a + bx şeklindeki regresyon uygulanır ve regresyon katsayıları hesaplanır.
  elde edilen hata terimlerinden yerine koyarak çekme yöntemi ile n örneklem büyüklüğüne sahip 10,000 yeni hata serisi oluşturulur.
  her bir hata serisi, ilk regresyondan elde edilecek olan "tahmini" (forecasted) açıklanan değişken (y-hat, veya y-şapka olarak gösterilir ya hani) ile toplanarak (seriyi nasıl toplayacağınız aşikar herhalde di mi, i için 1'den n'e kadar y(i)= y-şapka(i) + e(i) ) 10,000 tane yeni y serisi oluşturulur. sonra bu y serilerinin her biri ile açıklayıcı değişken (x serisi) arasında regresyon yapılır. ne etti, 10,000 regresyon ve dolayısıyla 10,000 ayrı regresyon katsayısı di mi? işte size, ilk başta bulduğunuz regresyon ilişkisinin doğru olması varsayımı altında, regresyon katsayılarının olasılık dağılımı, üstelik hata terimleri için herhangi bir varsayıma gerek olmaksızın. bu 10,000 adet regresyon katsayısını küçükten büyüğe sıraya dizin, en küçük ve en büyük %2.5'e tekabül eden rakamlar, bu katsayı için güven aralığınız olacaktır efendim. umarız ki, bu aralığın içine "sıfır" değeri düşmemektedir.