Bootstrap error-adjusted single-sample technique
ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ, ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರ್ಯಾಪ್ ದೋಷ-ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಏಕ-ಮಾದರಿ ತಂತ್ರವು (ಬೆಸ್ಟ್ ಅಥವಾ ಬೀಸ್ಟ್) ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಧಾನವಾಗಿದ್ದು, ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯ ಸಿಂಧುತ್ವದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಾನ್ಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಏನನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಮಾನ್ಯವೆಂದು ತಿಳಿದಿರುವ ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವ ಬೂಟ್ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್ ಎಂಬ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿ ಇದನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೆಥಡಾಲಜಿ ಬೆಸ್ಟ್ ಮಹಾಲನೋಬಿಸ್ ಮೆಟ್ರಿಕ್ ನಂತಹ ಇತರ ವಿಧಾನಗಳಿಗಿಂತ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಣಪಟಲದ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ಸಮಾನ ಕೋವೇರಿಯನ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಗುಂಪನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಎಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ವಿಧಾನವು ನಾನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ನೊಂದಿಗೆ ಬೆಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಸಮೂಹಗಳು ಮತ್ತು ವರ್ಣಪಟಲದ ದತ್ತಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳ ನಡುವಿನ ಬಹುಆಯಾಮದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು (ಎಮ್. ಡಿ. ಎಸ್. ಗಳು) ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿ ಆವರ್ತನವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಆಯಾಮದಿಂದ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕೆಂದು ಬಿ. ಇ. ಎಸ್. ಟಿ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಬೆಸ್ಟ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಪಿ, ಕೆಲವು ಹೈಪರ್ಸ್ಪೇಸ್ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ, ಆರ್, ಇದು ಸಂಭವನೀಯ ಮಾದರಿಗಳ ಬ್ರಹ್ಮಾಂಡವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ. ಪಿ * ಎನ್ನುವುದು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪಿ ಯ ಅರಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳು, ಟಿ. ಟಿ. ಯನ್ನು ಪಿ ಯಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪಿ * ಅನ್ನು ಸಿ ಮತ್ತು ಬಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳಿಂದ ಬಂಧಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಿ ಎಂಬುದು ಇ (ಪಿ) ಎಂದು ಬರೆಯಲಾದ ಪಿ ಯ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬಿ ಎಂಬುದು ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಅಂದಾಜು ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಬೂಟ್ ಸ್ಟ್ರಾಪಿಂಗ್ ವಿತರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬಹುದು. ಹೈಪರ್ಸ್ಪೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸಲಾದ B ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳು X ಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ಸಿ ಯಿಂದ ಎಕ್ಸ್ ಗೆ ಹೈಪರ್ಲೈನ್ ವಕ್ರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಿಚಲನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಹೈಪರ್ಲೈನ್ನ ಎರಡೂ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಔಷಧೀಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ವಿರೂಪವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬೆಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಬೆಸ್ಟ್ಗೆ ಬದಲಾಗದ ಉತ್ಪನ್ನ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದಾಗ ತರಬೇತಿ-ಸೆಟ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳ ಗುಂಪಿನೊಳಗೆ ಬರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮಾನ್ಯ (ಬದಲಾಗದ) ಮಾದರಿಗಳೆಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸುಳ್ಳು (ವಿರೂಪಗೊಂಡ) ಮಾದರಿಗಳು ಒಂದೇ ಗುಂಪಿನ ಹೊರಗೆ ಬೀಳುತ್ತವೆ. ಐಸಿಪಿ-ಎಇಎಸ್ನಂತಹ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ಗಳನ್ನು ಖಾಲಿ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ವಿನಾಶಕಾರಿಯಲ್ಲದ ವಿಧಾನವು ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ. ಎನ್. ಐ. ಆರ್. ಎ. ಯಂತಹ ವಿಧಾನವನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಬೆಸ್ಟ್ ವಿಧಾನದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬಹುದು. ಯಾವುದೇ ತಿದ್ದುಪಡಿ ಮಾಡಲಾದ ಉತ್ಪನ್ನವು ಈ ಹಿಂದೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿದ ಬದಲಾಗದ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಕೆಯಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಪತ್ತೆ ಮಾಡಿ. ಆ ಉತ್ಪನ್ನದಲ್ಲಿ ತಿಳಿದಿರುವ ಕಲಬೆರಕೆಗಳ ಗ್ರಂಥಾಲಯದಿಂದ ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕವನ್ನು ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿ. ಇರುವ ಮಾಲಿನ್ಯಕಾರಕದ ಪ್ರಮಾಣದ ಪರಿಮಾಣಾತ್ಮಕ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ. ವೈ. ಝೌ, ರಾಬರ್ಟ್ ಎ. ಲಾಡರ್ (1993) "ಆನ್ ಇನ್ವೆಸ್ಟಿಗೇಷನ್ ಆಫ್ ದಿ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಆಫ್ ದಿ ಎಕ್ಸ್ಟೆಂಡೆಡ್ ಕ್ವಾಂಟೈಲ್ ಬೀಸ್ಟ್ ಇನ್ ಹೈ ಡೈಮೆನ್ಷನಲ್ ಹೈಪರ್ಸ್ಪೇಸ್", ಪಿಟ್ಸ್ಬರ್ಗ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಆನ್ ಅನಾಲಿಟಿಕಲ್ ಕೆಮಿಸ್ಟ್ರಿ ಅಂಡ್ ಅಪ್ಲೈಡ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಕೋಪಿ, ಅಟ್ಲಾಂಟಾ, ಜಿ. ಎ. ವೈ. ಝೌ, ರಾಬರ್ಟ್ ಎ. ಲಾಡರ್ (1993) "ದಿ ಎಫೆಕ್ಟ್ ಆಫ್ ಡಿಫರೆಂಟ್ ಡೇಟಾ ಡಿಸ್ಟ್ರಿಬ್ಯೂಷನ್ಸ್ ಆನ್ ದಿ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಆಫ್ ದಿ ಎಕ್ಸ್ಟೆಂಡೆಡ್ ಕ್ವಾಂಟೈಲ್ ಬೀಸ್ಟ್ ಇನ್ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್", ಪಿಟ್ಸ್ಬರ್ಗ್ ಕಾನ್ಫರೆನ್ಸ್ ಆನ್ ಅನಾಲಿಟಿಕಲ್ ಕೆಮಿಸ್ಟ್ರಿ ಅಂಡ್ ಅಪ್ಲೈಡ್ ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರೋಸ್ಕೋಪಿ, ಅಟ್ಲಾಂಟಾ, ಜಿ. ಎ. ರೀಸಾಂಪ್ಲಿಂಗ್ (ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್) ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್