బూట్స్ట్రాపింగ్ అనేది నమూనా డేటా నుండి జనాభా గురించి అనుమానాలు చేయడానికి సామాజిక శాస్త్రాలలో ఉపయోగించే శక్తివంతమైన రీసాంప్లింగ్ పద్ధతి. ఇది గణాంకాలు మరియు గణిత శాస్త్రంతో సహా వివిధ రంగాలలో చిక్కులను కలిగి ఉన్న బలమైన గణాంక సాంకేతికత.
బూట్‌స్ట్రాపింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం
బూట్స్ట్రాపింగ్ అనేది శాంపిల్ డేటా నుండి భర్తీ చేయడం ద్వారా గణాంకం యొక్క నమూనా పంపిణీని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే గణాంకాలలో పునఃసాంప్లింగ్ టెక్నిక్. ఈ పద్ధతి జనాభా పంపిణీకి సంబంధించిన ఊహలపై ఆధారపడకుండా జనాభా పరామితి గురించి అనుమానాలను గీయడానికి పరిశోధకులను అనుమతిస్తుంది. సాంఘిక శాస్త్రాలలో, గణాంకం యొక్క అంతర్లీన పంపిణీ తెలియనప్పుడు లేదా ఖచ్చితంగా మోడల్ చేయడానికి చాలా క్లిష్టంగా ఉన్నప్పుడు బూట్స్ట్రాపింగ్ చాలా విలువైనది.
సోషల్ సైన్సెస్‌లో అప్లికేషన్
విస్తృత శ్రేణి గణాంక చర్యలు మరియు నమూనాల కోసం ప్రామాణిక లోపాలు, విశ్వాస అంతరాలు మరియు పరికల్పన పరీక్షలను అంచనా వేయడానికి సామాజిక శాస్త్రాలలో బూట్స్ట్రాపింగ్ విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది గణాంక అనుమితికి నాన్‌పారామెట్రిక్ విధానాన్ని అందిస్తుంది, ఇది చిన్న లేదా సాధారణం కాని నమూనాలతో వ్యవహరించేటప్పుడు ప్రత్యేకంగా విలువైనది.
గణాంకాలతో ఏకీకరణ
బూట్స్ట్రాపింగ్ అనేది గణాంకాలతో దగ్గరి సంబంధం కలిగి ఉంది, ఎందుకంటే ఇది బలమైన పంపిణీ అంచనాలు లేకుండా సంక్లిష్టమైన గణాంక సమస్యలను నిర్వహించడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది. సాధారణత లేదా స్వాతంత్ర్యం వంటి ఊహలను ఉల్లంఘించడం వల్ల సాంప్రదాయ గణాంక పద్ధతులు నమ్మదగని పరిస్థితుల్లో ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఈ సాంకేతికత ఖచ్చితమైన పారామెట్రిక్ అంచనాలు లేకుండా నమ్మదగిన అంచనాలను పొందడానికి మరియు చెల్లుబాటు అయ్యే అనుమితులను చేయడానికి పరిశోధకులను అనుమతిస్తుంది.
గణితంతో సంబంధం
గణితశాస్త్రపరంగా, బూట్‌స్ట్రాపింగ్‌లో అసలైన నమూనా డేటా నుండి పెద్ద సంఖ్యలో పునఃప్రారంభించబడిన డేటాసెట్‌లను రూపొందించడం, ప్రతి పునఃప్రారంభించబడిన డేటాసెట్‌కు ఆసక్తి యొక్క గణాంకాలను గణించడం మరియు జనాభా గురించి అనుమానాలు చేయడానికి ఈ కంప్యూటెడ్ గణాంకాల యొక్క అనుభావిక పంపిణీని ఉపయోగించడం. ఈ ప్రక్రియ సంభావ్యత మరియు కాంబినేటోరియల్ భావనలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది గణాంక విశ్లేషణలో గణిత సూత్రాల యొక్క ప్రాథమిక అనువర్తనంగా మారుతుంది.
బూట్స్ట్రాపింగ్ పద్ధతులు
పర్సంటైల్ పద్ధతి, బయాస్-కరెక్టెడ్ మరియు యాక్సిలరేటెడ్ (BCa) పద్ధతి మరియు బూట్‌స్ట్రాప్-t పద్ధతితో సహా సామాజిక శాస్త్రాలలో సాధారణంగా ఉపయోగించే బూట్స్ట్రాపింగ్ యొక్క అనేక పద్ధతులు ఉన్నాయి. ప్రతి పద్ధతికి నిర్దిష్ట ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి మరియు డేటా స్వభావం మరియు పరిశోధన ప్రశ్న ఆధారంగా ఎంపిక చేయబడుతుంది.
బూట్స్ట్రాపింగ్ ఉదాహరణలు
సాంఘిక శాస్త్రాలలో బూట్స్ట్రాపింగ్ యొక్క అనువర్తనాన్ని వివరించడానికి, విద్యార్థుల పనితీరుపై కొత్త బోధనా పద్ధతి యొక్క ప్రభావాన్ని పరిశోధించే అధ్యయనాన్ని పరిగణించండి. కొత్త పద్ధతిలో బోధించే విద్యార్థులు మరియు సాంప్రదాయ పద్ధతిలో బోధించే విద్యార్థుల మధ్య పరీక్ష స్కోర్‌లలో సగటు వ్యత్యాసం కోసం విశ్వాస విరామాన్ని అంచనా వేయడానికి పరిశోధకులు బూట్‌స్ట్రాపింగ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. అందుబాటులో ఉన్న డేటా నుండి తిరిగి నమూనా చేయడం ద్వారా, పరిశోధకులు జనాభా పరామితి యొక్క మరింత ఖచ్చితమైన అంచనాను పొందవచ్చు మరియు ఎక్కువ విశ్వాసంతో కొత్త బోధనా పద్ధతి యొక్క ప్రభావాన్ని అంచనా వేయవచ్చు.