قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
البوتستراب المتوازن
نوع من البوتستراب يضمن ظهور كل ملاحظة أصلية نفس عدد المرات عبر جميع العينات البوتسترابية، مما يقلل التحيز في تقدير الخطأ.
البوتستراب الطبقي
طريقة أخذ عينات بوتستراب تحافظ على نسبة الفئات أو الطبقات في كل عينة معاد أخذ عينات منها، وهي أساسية للبيانات غير المتوازنة.
البوتستراب الموزون
تقنية يتم فيها تعيين وزن احتمالي لكل ملاحظة أثناء سحب البوتستراب، مما يسمح بالإفراط في أخذ عينات نقاط البيانات التي تعتبر أكثر أهمية أو موثوقية.
البوتستراب المزدوج
إجراء تكراري يتم فيه تطبيق أخذ عينات بوتستراب على عينة بوتستراب أخرى، يُستخدم لتحسين دقة فترات الثقة وتصحيح التحيزات ذات الرتبة الأعلى.
بوتستراب الكتل
نوع من البوتستراب مصمم للبيانات المعتمدة (السلاسل الزمنية، البيانات المكانية) الذي يعيد أخذ عينات من كتل الملاحظات المتجاورة للحفاظ على هيكل الارتباط.
البوتستراب البايزي
تفسير البوتستراب كتقريب للتوزيع اللاحق البايزي، حيث يحاكي أخذ عينات البوتستراب توزيعًا مسبقًا غير إعلامي على البيانات.
البوتستراب البارامتري
طريقة يتم فيها توليد عينات البوتستراب من توزيع بارامتري مُلائم للبيانات الأصلية، على عكس البوتستراب غير البارامتري الذي يستخدم البيانات نفسها.
البوتستراب غير البارامتري
نهج البوتستراب القياسي الذي لا يفترض أي توزيع أساسي للبيانات، معتمدًا فقط على إعادة أخذ العينات المباشرة من العينة التجريبية.
فاصل الثقة البوتسترابي المئوي
طريقة بناء فترات الثقة باستخدام النسب المئوية (مثل 2.5% و97.5%) لتوزيع المقدرات المحسوبة على العينات البوتسترابية.
فاصل الثقة البوتسترابي BCa
فاصل ثقة بوتسترابي معدل بالتحيز (Bias-Corrected) والتسارع (accelerated)، يوفر دقة أفضل من خلال تصحيح التحيزات وعدم الانتظام في التوزيع البوتسترابي.
البوتستراب بالعينة الفرعية (Subagging)
نوع من الباجنج يستخدم مجموعات فرعية من الملاحظات مسحوبة بدون إرجاع، مما يقلل التباين مع كونها أقل تكلفة حسابياً من الباجنج التقليدي.
البوتستراب للسلاسل الزمنية
مجموعة من التقنيات (مثل بوتستراب الكتلة أو البوتستراب القائم على البواقي) المصممة لإعادة أخذ عينات من البيانات التسلسلية مع احترام اعتمادها الزمني.
جاكنايف بعد البوتستراب
طريقة تشخيصية تستخدم تقنية الجاكنايف على نتائج البوتستراب لتقييم استقرار وتأثير كل ملاحظة على التقدير البوتسترابي.