Bootstrap — це статистичний метод для оцінки розподілу вибірки оцінювача шляхом вибірки із заміною вихідної вибірки, найчастіше з метою отримання надійних оцінок стандартних помилок і довірчих інтервалів параметра сукупності, наприклад середнього, медіани та кореляції …

3.3.2 Bootstrap Одним із головних мотивів у використанні Bootstrap є щоб позбутися припущень щодо розподілу та створити непараметричний висновок. Цю методологію можна використовувати для оцінки стандартної помилки, побудови довірчих інтервалів і перевірки гіпотез.

Бутстрап є найпопулярніший статистичний метод оцінки надійності гілок у філогенетичному дереві. Це не перевірка того, наскільки точне дерево; він лише дає інформацію про стабільність структури дерева, а саме порядок розгалуження.

Бутстрапінг призначає міри точності (зміщення, дисперсія, довірчі інтервали, помилка передбачення тощо) для вибіркових оцінок. Цей метод дозволяє оцінити вибірковий розподіл практично будь-якої статистики за допомогою методів випадкової вибірки.

У статистиці Bootstrap Sampling — це метод, який передбачає повторне відображення вибіркових даних із заміною з джерела даних для оцінки параметра популяції.

Розроблено щоб забезпечити адаптивну розробку мобільних веб-сайтів, Bootstrap надає набір синтаксису для дизайну шаблонів. Як фреймворк Bootstrap містить основи адаптивної веб-розробки, тому розробникам потрібно лише вставити код у попередньо визначену сітку.