ブートストラップ分布の統計量は、母集団パラメータを推定するために使えます。しかし、未知の母集団パラメータを常に正確に推定できると信頼してよいのでしょうか？
ブートストラップ分布の平均と標準偏差は、母集団の対応する値を推定するために、どちらも用いるべきでしょうか？
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
サンプリングとは何か、なぜ有用なのかを学び、利便抽出が引き起こす問題を理解し、真のランダム性と疑似乱数の違いを学びます。
無作為抽出の4手法（単純、系統、層別、クラスター）を、いつどのように行うかを学びます。
相対誤差を用いて標本統計量の精度を定量化し、サンプリング分布を生成して推定のばらつきを評価する方法を学びます。
未知の母集団のばらつきを推定するためのリサンプリング手法であるブートストラップの使い方を学びます。サンプリング分布とブートストラップ分布の違いも理解します。
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