ブートストラップデータってなに
ブートストラップデータとは、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（重複を許して抽出）によって得られるサンプルデータのことを指します。
具体的には、与えられた元のデータセットからランダムにデータを選択し、そのデータを元に新しいサンプルデータを生成します。このプロセスは復元抽出によって行われるため、同じデータが複数回選ばれることもあります。このようなサンプリング手法を用いて生成されたデータセットがブートストラップデータと呼ばれます。
ブートストラップデータは、以下のような目的で使用されます：
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統計的推定の信頼区間の計算：ブートストラップデータを用いて、母集団のパラメータや統計量の信頼区間を推定することができます。
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モデルの評価：ブートストラップデータを用いて、モデルの性能を評価することができます。ブートストラップサンプルを複数回取得し、そのサンプルを用いてモデルを訓練・評価することで、性能指標の信頼性を向上させることができます。
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欠損値の補完：ブートストラップデータを元に、欠損値の補完を行うことができます。ブートストラップサンプルから得られた情報を用いて、欠損値を推定することができます。
ブートストラップデータは、元のデータセットからランダムにサンプリングすることで、統計的な不確実性を考慮した分析やモデリングを行う際に役立ちます。