Bootstrap ez-parametrikoa algoritmoen errendimenduaren konparaketarako estatistika bayestarraren alternatiba gisa

Laburpena

Adimen artifiziala eremu ia gehienetan txertatzen ari den garai honetan, ezinbestekoa da erabiltzen ditugun algoritmoen errendimenduen konparaketak egitea. Konparaketa horietan, lortutako emaitzen ziurgabetasunaren kuantifikazioa aspektu garrantzitsua da, baina gehienetan ez zaio nahikoa garrantzia ematen. Izan ere, urteetan zehar erabili diren estatistika frekuentistako hipotesi kontrasteek gabezia nabariak dituzte arlo honetan. Alternatiba gisa, estatistika bayestarra da soluzio onartuena gaur egun, baina badira beste metodo batzuk oraindik esploratu ez direnak. Artikulu honetan ziurgabetasuna ilustratzeko bootstrap ez-parametrikoaren erabilera aztertuko dugu, eta metodo honen portaera estatistika bayestarrarekin alderatuko dugu antzekotasunak eta desberdintasunak agerian jarriz.