L'amorçage est une technique simple qui permet d'estimer la fiabilité et la précision de statistiques de prévision ou d'autres données d'échantillon. Les méthodes classiques reposent sur des formules mathématiques pour décrire la précision des statistiques de l'échantillon. Lorsque la loi de l'échantillon statistique n'est pas normale ou qu'elle est difficile à déterminer, ces méthodes classiques s'avèrent compliquées et non valides.
Pour analyser les statistiques d'échantillon, le processus d'amorçage échantillonne les données et crée des lois pour les différentes statistiques de chaque échantillon. Le terme anglais pour amorçage (bootstrap) vient de l'expression "to pull oneself up by one's own bootstraps", qui signifie "se faire tout seul". En effet, cette méthode utilise la loi des statistiques pour analyser la précision desdites statistiques.
Cet outil propose deux méthodes d'amorçage :
Méthode de simulation unique : permet de simuler le modèle de données une fois (pour créer l'échantillon d'origine), puis de créer successivement d'autres échantillons pour ces tirages de simulation (les valeurs d'échantillon d'origine). Ce processus sert à créer un échantillon par remplacement à partir de l'échantillon d'origine. En d'autres termes, il renvoie la valeur choisie à l'échantillon avant de sélectionner une autre valeur, en laissant éventuellement le sélecteur choisir la même valeur. Il crée ensuite la loi des statistiques calculées à partir de chaque rééchantillonnage. Cette méthode suppose uniquement que les données de simulation d'origine traduisent avec précision la véritable loi de prévision, ce qui est probable avec un échantillon suffisamment important. Elle n'est pas aussi précise que la méthode par simulations multiples, mais elle est bien plus rapide.
Méthode de simulation multiple : permet de simuler le modèle à plusieurs reprises, afin de créer la loi des statistiques pour chaque simulation. Cette méthode est plus précise que celle à simulation unique, mais elle risque de prendre beaucoup plus de temps.
Lorsque vous utilisez une méthode par simulations multiples, l'outil désactive temporairement l'option Utiliser la même séquence de nombres aléatoires. En jargon statistique, la méthode à simulation unique est également appelée amorçage non paramétrique, et la méthode par simulations multiples est appelée amorçage paramétrique. |
Dans la mesure où la technique d'amorçage ne part pas du principe que la loi d'échantillonnage est normale, vous pouvez l'utiliser pour estimer la loi d'échantillonnage de toutes les statistiques, même les moins conventionnelles (telles que les valeurs maximale et minimale d'une prévision). Par ailleurs, vous pouvez facilement estimer des statistiques complexes, telles que le coefficient de corrélation des deux ensembles de données ou la combinaison de statistiques (par exemple, le rapport entre une moyenne à une variance).
Pour estimer la précision des statistiques Latin Hypercube, vous devez utiliser la méthode à simulations multiples.