Какое утверждение про ограничения метода bootstrap наиболее корректно?

ABootstrap гарантирует причинный вывод не хуже рандомизированного эксперимента и убирает влияние смешивающих факторов на оценку.
BBootstrap оценивает вариативность статистики на имеющихся данных, но не исправляет смещение выборки и систематические ошибки сбора.
CBootstrap увеличивает реальный размер выборки за счёт переиспользования наблюдений, поэтому смещение выборки постепенно исчезает.
DBootstrap делает наблюдения независимыми во времени и подходит для любых временных рядов без дополнительных проверок и оговорок.
Правильный ответ. Ресэмплинг оценивает вариативность, но не исправляет систематические ошибки данных.

Разбор

Bootstrap переиспользует те же наблюдения, поэтому не может добавить недостающие группы и не лечит смещение выборки. Если данные собраны с ошибкой или выборка нерепрезентативна, интервал аккуратно описывает неопределённость вокруг неправильной оценки. Типичная ошибка — пытаться компенсировать смещение, увеличивая число повторов bootstrap вместо улучшения данных или дизайна исследования.

Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Метрика ARPU = sum(revenue)/count(users), у пользователя может быть несколько покупок. Вы хотите оценить разницу ARPU между A и B через bootstrap. Какой ресэмплинг наиболее корректен?
Тренировать статистику в Telegram

Ещё вопросы по теме «Бутстреп и перестановочные тесты»