Der Bayessche Bootstrap

Der Bayessche Bootstrap ist das bayessche Analogon des Bootstraps. Anstatt die Stichprobenverteilung einer Statistik zur Schätzung eines Parameters zu simulieren, simuliert der Bayessche Bootstrap die posterior-Verteilung des Parameters; operativ und inferentiell sind die Methoden ziemlich ähnlich. Da beide Methoden der Inferenz auf etwas eigenartigen Modellannahmen basieren und die daraus resultierenden Inferenzen im Allgemeinen empfindlich gegenüber diesen Annahmen sind, sollte keine der Methoden ohne Überlegung der Angemessenheit dieser Modellannahmen angewandt werden. In diesem Sinne ist keine der Methoden ein echter Bootstrap-Vorgang, der Inferenz unterstützt ohne externe Annahmen.