Авторизация
Быстрая регистрация
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Напиши ответ и заработай
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Выберите обучающие онлайн-курсы
- Разработка
- Маркетинг
- Аналитика
- Дизайн
- Менеджмент
Деньги на новый год и праздники
- Кредитные карты
- Быстрые займы
Совкомбанк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 0%
Без процентов
До 36 мес.
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 10%
Решение
5 мин.
8 800 200-66-96
sovcombank.ru
Лицензия: №963
39 256 заявок
МТС Банк
Кред. лимит
1 000 000 ₽
Проц. ставка
от 11.9%
Без процентов
до 111 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 30%
Решение
2 мин.
8 800 250-0-520
mtsbank.ru
Лицензия: №2268
17 943 заявок
Альфа-банк
Кред. лимит
500 000 ₽
Проц. ставка
от 11.99%
Без процентов
до 365 дней
Стоимость
0 руб.
Кэшбэк
до 33%
Решение
2 мин.
8 800 2000 000
alfabank.ru
Лицензия: №1326
12 162 заявок
ВебЗайм
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 18 лет
Решение
5 мин.
8-800-700-8706
web-zaim.ru
27 881 заявок
ВэбБанкир
Сумма займа
30 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 30 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 20 лет
Решение
1 мин.
8 800 775-54-54
webbankir.com
32 718 заявок
Lime
Сумма займа
70 000 ₽
Проц. ставка
От 0%
Срок займа
До 168 дней
Кред. история
Любая
Возраст
От 21 года
Решение
1 мин.
8-800-7000-197
lime-zaim.ru
16 537 заявок
Бутстрэппинг (англ. bootstrapping) – это статистический метод, который используется для оценки распределения выборки путем создания множества подвыборок из исходной выборки.
Процесс бутстрэппинга состоит из следующих шагов:
1. Из исходной выборки случайным образом выбираются элементы с возвращением, то есть один и тот же элемент может быть выбран несколько раз.
2. Создается новая подвыборка, размер которой равен исходной выборке.
3. Шаги 1 и 2 повторяются множество раз (обычно от 1000 до 10000), чтобы получить множество подвыборок.
4. На основе каждой подвыборки рассчитывается интересующая нас статистика (например, среднее значение, медиана, стандартное отклонение и т.д.).
5. Полученные значения статистики собираются и анализируются для получения оценки распределения исходной выборки.
Бутстрэппинг позволяет получить информацию о распределении выборки, даже если оно неизвестно или не имеет аналитического решения. Этот метод широко используется в статистике и машинном обучении для оценки параметров моделей, построения доверительных интервалов и проверки гипотез.