Bootstrap o Boostrapping es un método computacional de inferencia estadística que puede responder muchas preguntas estadísticas reales sin fórmulas. Este video explica el origen del término bootstrap, para qué sirve y cómo funciona a través de un ejemplo simple.
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Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2023, 27 de Febrero). Potencializa la utilidad de tus datos con BootStrapping usando Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Introducción
0:47 Origen del término BootStrap
2:44 Para qué sirve
4:01 Contexto y datos de ejemplo
5:14 Cómo funciona Bootstrap
9:17 Intervalo de Confianza
11:53 Bootstrap con python: paso a paso
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El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code
Referencias
Wasserman, L. (2004). The Bootstrap. In: All of Statistics. Springer Texts in Statistics. Springer, New York, NY.
Altman, D. G., & Bland, J. M. (2005). Standard deviations and standard errors. BMJ, 331(7521), 903.
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