BootstrapBootstrap은 resampling 기법으로, 이미 확보된 하나의 데이터셋에서 복수의 새로운 표본을 생성하여 추정량(모델의 파라미터)의 uncertainty를 평가하는 방법이다. 단, 여기서 sampling은 with replacement(복원 추출)로 이뤄진다. resampling을 통해서 예를 들어 100개의 데이터만 가지고도 100+개의 데이터로 추정한 성능을 내는 것이다. bootstrap을 통해 coefficient의 standard error나 confidence interval를 추정할 수 있다. 간단한 예시를 들어보겠다.두 금융자산 \(X, Y\)의 수익률이 있고, 한정된 자금을 \(\alpha\)만큼은 \(X\)에, 나머지\(1-\alpha\)만큼은 \(Y\)에 투자한..
