АРХИТЕКТУРА МЕТОДИЧЕСКОГО КОНСТРУКТОРА: ПОВТОРНОЙ ВЫБОРКИ

ARCHITECTURE OF THE METHODOLOGICAL DESIGNER: REPEATED SAMPLING

РЯБЧУК Павел Георгиевич, КОРНЕЕВ Дмитрий Николаевич, ЛЫСЕНКО Максим Валентинович, ЛЫСЕНКО Юлия Валентиновна, ГОРДЕЕВА Дарья Сергеевна, ОВСЯНИЦКАЯ Лариса Юрьевна

RYABCHUK Pavel Georgievich, KORNEEV Dmitry Nikolaevich, LYSENKO Maxim Valentinovich, LYSENKO Yulia Valentinovna, GORDEEVA Daria Sergeevna, OVSYANITSKAYA Larisa Yurievna

Азимут научных исследований: экономика и управление, № 3(36) 30.08.2021

В статье описывается содержание разновидностей методов повторной выборки («бутстреп», «складной нож»), в качестве методов прикладной статистики. Изучение группировок данных с помощью множества выборок, их содержимое возвращается в основную группу, что впоследствии формирует другую выборку. Этот метод позволяет существенно сократить затраты, в частности, когда речь идёт о небольших массивах данных. Так, повторной выборки «бутстреп» относится к статистическим методам, но, однако, на сегодняшний день, всё более обширно находит своё применение в эконометрических исследованиях. Универсальность архитектуры бутстреп-метода подкрепляется тем, что его использование позволяет наладить процесс автоматизации анализа данных. Архитектура метода «складного ножа» заключается в размножении генеральной выборки путём элиминирования из неё некоторого числа наблюдений и получении новых выборок, т.е. процедура последовательного и многократного исключения из выборки какого-либо элемента, из общего числа рассматриваемых элементов. В статье уточняются отличительные особенности вышеперечисленных архитектуры методик, способы их применения. На конкретных примерах раскрывается сущность «бутстреповской» методики и метода «складного ножа», на основе архитектурных выборок, мультиплицированных (размноженных) данных посредством получения результатов через компьютерное моделирование.
«бутстреп»,«складной нож»,выборка,интервал,элемент,генеральная совокупность,мультиплицированные данные
The article describes the content of varieties of resampling methods ("bootstrap", "folding knife"), as methods of applied statistics. Exploring groupings of data using multiple selections, their contents are returned to the main group, which subsequently forms another selection. This method can significantly reduce costs, in particular when it comes to small data sets. So, repeated sampling "bootstrap" refers to statistical methods, but, however, today, more and more widely finds its application in econometric research. The universality of the architecture of the bootstrap method is supported by the fact that its use makes it possible to establish the process of automating data analysis. The architecture of the "folding knife" method consists in multiplying the general sample by eliminating a certain number of observations from it and obtaining new samples; the procedure of sequential and multiple exclusion from the selection of any element from the total number of elements under consideration. The article specifies the distinctive features of the above-mentioned architecture of the techniques, the ways of their application. Specific examples reveal the essence of the "bootstrap" technique and the "folding knife" method, based on architectural samples, multiplied (multiplied) data by obtaining results through computer modeling.
«bootstrap»,«folding knife»,selection,interval,element,general population,multiplied data