ブートストラップ法
パラメトリックなモデルを(たいていは最尤法により)データに当てはめ、このモデルからランダムな個数の再標本化を行う方法である。
回帰問題において、個々のケース(たいていはデータセットの各行)について再標本化を行う単純な方法をいう。データセットが十分大きければ、たいていこういう単純な方法でも構わない。しかし議論の余地はある。
説明変数はたいてい固定されているか、少なくとも従属変数よりも支配的である。また説明変数の範囲がそこから引き出される情報を規定する。したがって個々のケースを再標本化することは、ブートストラップ標本は何らかの情報を失っていることを意味する。したがって他のブートストラップ法を考慮すべきである。