ЗНАЙ ИНТУИТ, Лекция, Иконометрични информационни технологии
Примерни методи за умножение (методи за първоначално зареждане)
Иконометрията и приложната статистика се развиват бързо през последните десетилетия. Сериозен (макар, разбира се, не единствен и не основен) стимул е бързо нарастващата производителност на изчислителните съоръжения. Следователно живият интерес към компютърно интензивни статистически методи е разбираем. Един от тези методи е т. Нар. "Bootstrap", предложен през 1977 г. от Б. Ефрон от Станфордския университет (САЩ).
Самият термин „bootstrap“ е „bootstrap“ с руски букви и буквално означава нещо като: „издърпване (от блатото) за връзките от ботушите си“. Терминът е специално измислен и ви кара да си спомняте подвизите на барон Мюнхаузен.
- по мнението на своите пропагандисти той напълно е решил спешен научен проблем;
- беше разбираемо (при задаване на проблема, при решаването му и при тълкуване на резултатите) за широките маси от потенциални потребители;
- използва съвременните възможности на изчисленията.
Пропагандистите на метода като правило избягват непредубедено сравнение на възможностите му с възможностите на други иконометрични методи. Ако бяха направени сравнения, то с умишлено слаб "враг".
Говорим за такива методи като bootstrap, невронни мрежи, метод за групово разглеждане на аргументи, стабилни оценки на Tukey-Huber ("Проблеми за стабилността на иконометричните процедури"), асимптотика на пропорционален растеж на броя на параметрите и количеството на данни и др. Има локални изблици на ентусиазъм, например московските социолози през 80-те години на миналия век популяризират така наречения "анализ на детерминацията" - прост евристичен метод за анализ на непредвидени таблици, въпреки че по това време в Новосибирск, по това време, напреднали софтуер за анализ на вектори от различни видове характеристики отдавна е разработен ("Статистика на нечислови данни").
Каква е основната идея на група методи за "умножение на проби", най-известният представител на които е bootstrap?
Нека се даде пробата. В вероятностно-статистическата теория приемаме, че това е набор от независими еднакво разпределени случайни променливи. Нека иконометрията се интересува от някои статистически данни.Как да проучим нейните свойства? Справяли сме се с подобни проблеми в цялата книга и знаем колко е трудно. Идеята, предложена през 1949 г. от М. Кенуй (това е „методът на крик нож“), е да се правят много от една проба, като се изключва едно наблюдение наведнъж (и се връщат предишните изключени). Нека изброим пробите, които са получени от оригинала:
