ブートストラップデータとは
ブートストラップデータは、統計学や機械学習において、元のデータセットから復元抽出（重複を許した抽出）を行って得られるサンプルのことを指します。ブートストラップ法は、統計的推定量の信頼区間を計算するためや、モデルの不安定性を評価するために広く使用されます。
ブートストラップデータは、以下の手順で生成されます。
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サンプリング: 元のデータセットから、重複を許して（復元抽出）、同じサイズのサンプルを抽出します。これにより、ブートストラップ標本が得られます。
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推定量の計算: ブートストラップ標本を使用して、興味のある統計量（平均、分散、相関係数など）の推定値を計算します。たとえば、平均のブートストラップ推定は、ブートストラップ標本の平均を計算することで行われます。
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信頼区間の計算: ブートストラップ推定から、統計量の信頼区間を計算することができます。一般的な方法は、ブートストラップ標本の統計量の分布から信頼区間を推定することです。例えば、パーセンタイル法や標準誤差法を使用することがあります。
ブートストラップデータを使用することで、元のデータセットから得られる情報を活用し、推定量の信頼性を評価することができます。また、ブートストラップ法は、非常に強力で汎用性があり、さまざまな統計的問題に適用できるため、広く利用されています。