ブートストラップ法
これは毎回の繰り返しごとにわずかな(ふつうは正規分布の)ゼロ平均ランダムノイズを加える方法である。これはデータのカーネル密度推定量から再標本化することと等価である。
統計学におけるブートストラップ法(ブートストラップほう、英: bootstrap method)とは、様々な目的に用いられる統計的推論の手法であり、再標本化法に分類されるもののひとつである。モンテカルロ法の一つ。
一変量の解析では、普通は復元抽出で再標本化して構わない。しかし標本数が少ない場合にはパラメトリックなブートストラップ法の方が適切な場合もあるし、問題によっては平滑化ブートストラップ法が適切になるだろう。回帰問題の場合には様々な代替法がある。