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Dans de plus en plus de logiciels statistiques, on retrouve une option permettant de faire de l’inférence « bootstrap » pour certaines procédures. Mais qu’est-ce que cette méthodologie qui demeure souvent une boîte noire pour plusieurs utilisateurs? L’idée derrière le bootstrap – tellement simple qu’elle semble littéralement sortie du chapeau d’un magicien! – sera présentée dans le cas le plus simple, soit celui d’une statistique calculée sur un échantillon de variables indépendantes et identiquement distribuées. On tentera de comprendre pourquoi ça fonctionne. Généralement, mais pas tout le temps car, comme avec toute recette, le gâteau ne lève pas tout le temps. On explorera également brièvement certains contextes plus complexes, comme la régression, les séries chronologiques ou l’échantillonnage. Plus précisément, on verra comment on utilise le bootstrap pour estimer la variance d’un estimateur ainsi que pour construire un intervalle de confiance pour un paramètre sur la base d’un estimateur. Cette présentation se veut un survol de ce vaste champ que sont les méthodes de rééchantillonnage comme le bootstrap.

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