Bootstrapping es el proceso de construir una empresa o establecer un negocio desde cero simplemente utilizando ahorros personales. Es el proceso de dar a luz a una empresa desde cero y en el proceso, las únicas inversiones son los ahorros personales, los ingresos operativos o efectivo de las primeras ventas y la buena fortuna.

Un modelo bootstrap ofrece un control total del negocio al empresario o propietario para tomar todas las decisiones, pero también puede aumentar la tensión financiera.

Además, cuando se trata del método de arranque en estadística y ciencia de datos, se refiere a un método para concluir los resultados de una población mediante el uso de los resultados de una colección de muestras aleatorias más pequeñas de la misma población. Se realiza mediante reemplazo durante el proceso de muestreo de arranque.

Estos métodos de arranque en estadísticas, puntos de datos y pruebas de hipótesis también están relacionados con los conceptos de arranque antes mencionados, ya que una sola muestra de arranque se basa en las muestras más pequeñas de sí misma para sacar conclusiones para la población más grande.

¿Qué es el arranque?

Definición: Bootstrapping se define como una situación en la que alguien inicia una empresa con su capital o ingresos operativos sin realizar ninguna inversión externa. También está asociado con un método utilizado para calcular la curva de rendimiento de cupón cero a partir de la cifra de mercado.

La palabra bootstrapping se usa para indicar cualquier acción que se base en el autoinicio. Sin embargo, además del área de negocios o finanzas, bootstrapping también representa un método de investigación utilizado para estimar una especie de estadísticas de la población mediante el muestreo de un conjunto de datos con sustitución o reemplazo. s.

Historia del método Bootstrapping

A principios del siglo XIX, surge el bootstrapping con la expresión que decía así: “arrancar con las botas”.

En los primeros tiempos, se entendía como un logro que de todos modos nunca sería posible, pero más tarde apareció en una especie de metáfora que representaba el éxito sin ninguna ayuda externa.

Bootstrapping se utiliza en diferentes contextos tales como-

Bootstrapping en estadística y ciencia de datos

Bootstrapping también se entiende como un procedimiento estadístico que realiza el remuestreo de un solo conjunto de datos para crear muchas muestras simuladas. Le permite calcular los errores estándar, además de ayudarlo a construir intervalos de confianza y realizar pruebas de hipótesis para diferentes tipos de estadísticas de muestra.

Los métodos bootstrap se entienden como técnicas alternativas a las tradicionales pruebas de hipótesis. Es importante debido a su capacidad de ser más fácil de comprender y válido para otras condiciones. En el sector de las estadísticas y la ciencia de datos, bootstrapping representa algo que parece más probable y distintivo.

Es un método mediante el cual se infiere el resultado para la población a partir de los resultados que se pueden construir a partir de una colección de muestras aleatorias más pequeñas respecto a esa población.

Durante este proceso, se aplica la sustitución o reemplazo. Por ejemplo, para estimar la altura promedio de las personas en todo el mundo, una pequeña parte se mide utilizando la distribución de muestreo de arranque porque nunca es posible medir la altura de todos y cada uno individualmente.

La distribución de muestreo aquí está asociada con cualquier prueba o métrica que utiliza muestreo aleatorio o datos de muestra con reemplazo y se incluye en la clase más amplia de métodos de remuestreo. Bootstrap estima la distribución de muestreo de casi cualquier estadística con la ayuda de métodos de muestreo aleatorio.

Bootstrapping en aprendizaje automático

Cada vez que se construye un modelo de aprendizaje automático basado en datos de arranque, el modelo recibe instrucciones al respecto. Después de eso, se experimenta con los datos que parecen estar fuera de la bolsa.

Esta técnica de remuestreo se utiliza para estimar estadísticas sobre una población mediante el muestreo de un conjunto de datos con reemplazo. En el aprendizaje automático, el arranque se usa para estimar la habilidad de los modelos de aprendizaje automático para hacer predicciones sobre los datos que se incorporan en los datos de entrenamiento. Se utiliza para estimar errores estándar, así como para calcular intervalos de confianza de arranque.

En general, se puede aplicar un método de arranque para lograr los siguientes objetivos:

• Estimación del intervalo de confianza de bootstrap
• Prueba de hipótesis
• Eliminación de sesgos

Proceso de creación de una muestra de arranque

Como se discutió anteriormente, el arranque en estadística y ciencia de datos se usa para la estimación de cantidades sobre una población tomando las estimaciones promedio de diferentes muestras de datos pequeños.

El método de arranque para construir una muestra gira en torno a los siguientes pasos:

1. Elegir el tamaño de la muestra
2. Cuando el tamaño de la muestra es menor que el tamaño elegido
3. Elija al azar una observación del conjunto de datos
4. Incluirlo en la muestra

El uso del método bootstrap para la estimación de la cantidad de una población se realiza tomando repetidamente pequeñas muestras y luego calculando el estadístico para finalmente sacar el promedio de los estadísticos calculados. El proceso involucrado sigue los pasos dados a continuación:

1. Elegir varias muestras de arranque para realizar
2. Elegir un tamaño de muestra
3. Para cada una de las muestras de arranque
4. Tomando una muestra con reemplazo con el tamaño elegido
5. Cálculo de la estadística en la muestra
6. Cálculo de la media de las estadísticas de muestra calculadas

Estos pasos se pueden usar además para estimar la habilidad de un modelo de aprendizaje automático.

Métodos para el arranque de intervalos de confianza

1. Bootstrap empírico

Este método de arranque de intervalos de confianza aproximará la diferencia entre las medias de arranque y la media de la muestra. La notación matemática para el arranque empírico sugerida por el libro “Todas las estadísticas” de Wasserman es:

2. Arranque de percentiles

Este método no calcula las diferencias ?* y utiliza la distribución de la estadística de muestra de arranque como una aproximación directa de la estadística de muestra de datos. Se calcula por-

3. Arranque normal

Este método de arranque de intervalos de confianza calcula los intervalos de confianza para sus medias de arranque. La fórmula para calcular el arranque normal es:

4. Arranque de intervalo normal

Está involucrado en la repetición de todos los pasos del arranque normal y utiliza la fórmula que se menciona a continuación:

Bootstrapping en Finanzas

En finanzas, el bootstrapping se refiere a abstenerse de pagar más de lo suficiente y pagar antes del tiempo requerido para cualquier cosa manteniendo unos gastos generales bajos. En este caso, hay algunas técnicas de bootstrapping que se pueden aplicar:

• Para mantener los pagos de arrendamiento más bajos al principio, se debe suspender el arrendamiento de un espacio para trabajar. Pero cuando se contratan empleados, al principio se puede preferir un espacio de trabajo de bajo costo.
• No es necesario decorar el espacio de trabajo con muebles o equipos de alto costo. Los que sean necesarios, se pueden traer de segunda mano o arrendar para salvaguardar el efectivo.
• Construir una relación de intercambio con otras empresas también puede ayudar. De esta manera, se podrían recibir productos o servicios de esas empresas cuando se necesiten.
• Siempre que algún proveedor ofrezca un descuento si el pago se realiza antes, se debe tener en cuenta esa oportunidad pagándole lo antes posible.
• A menos que sea necesario, debe evitarse el factoring porque exige demasiado. Pero si surge un problema debido al factoraje, las cuentas por cobrar de los clientes se pueden vender a otras empresas que ofrecerán casi el 75-90% del valor nominal y el 2-5% de la tarifa de servicio de una factura.

Bootstrapping en Marketing

En el dominio del marketing, se aplica bootstrapping de forma regular. En este caso, puede ahorrar dinero utilizando algunas formas creativas de promocionar su producto o servicio. Aquí hay algunas técnicas cómo-

• Se podría atraer a más clientes potenciales si se les ofrecieran gratuitamente algunas muestras de productos o servicios de una empresa. Puede ser cualquier cosa, desde una sesión de consultoría gratuita hasta pequeños combos de regalo.
• Si hay descuentos, recompensas u ofertas adjuntas a los servicios o productos de una empresa, cada vez más clientes se sentirán atraídos por ellos.
• Es importante mantenerse en contacto con los clientes a través del correo electrónico. Aumenta la confianza de los clientes en la empresa y crea una fuerte conexión entre ambos.
• Se puede aplicar el proceso de recibir comentarios de clientes satisfechos. Esos testimonios positivos podrían utilizarse en otros materiales de marketing.
• En esta era de digitalización, las cuentas en las plataformas sociales se han transformado en una especie de necesidad. Ayuda a comunicarse con los posibles clientes de manera efectiva.
• Al principio, el emparejamiento de un negocio o empresa con una o más empresas vecinas puede ayudar a promover los objetivos de ese negocio o empresa.
• Asistir a ferias comerciales de la industria también puede ayudar. Allí se pueden encontrar muchos clientes potenciales. Por lo tanto, ir allí no como expositor, ya que costaría mucho, sino como invitado e interactuar con los clientes puede ofrecer un buen resultado.

Pros y contras de la metodología Bootstrap

Hay algunas ventajas y desventajas asociadas con el arranque de una empresa, como.

Pros de Bootstrapping

El propietario de una empresa autofinanciada tiene todo el control sobre la empresa, sin influencia externa de inversores del mercado exterior.

Como el dinero se trata con cuidado desde el principio, ayuda a iniciar un excelente e inteligente hábito de gasto.

La empresa depende de la fuente de dinero existente. Disminuye la inclinación hacia la solicitud de un préstamo.

Contras de Bootstrapping

En caso de que las demandas de la empresa aumenten en el curso de la adquisición de inventarios o materias primas para la venta, el crecimiento de esa empresa o negocio puede experimentar algunas situaciones adversas.

Como el propietario no aligera la carga financiera compartiéndola con los inversores que podrían impulsar el crecimiento de la empresa aportando efectivo, el propietario establece un enorme riesgo financiero para la empresa.

Ejemplos de Bootstrapping

Echemos un vistazo a algunos de los ejemplos de las empresas que siguieron los modelos de negocio de arranque y disfrutaron el sabor del éxito.

1. Spanx

Spanx, que es una empresa de ropa interior adelgazante, fue fundada por Sarah Blakely con $ 5,000 de sus ahorros en 2000.

Para ahorrar dinero en honorarios legales, escribió y presentó su solicitud de patente. Luego, en el año 2016, se aseguró un lugar en la primera lista de Forbes de las mujeres más ricas hechas a sí mismas.

Todavía posee el 100% de Spanx y su fortuna ronda los mil millones de dólares.

2. Sistemas de datos electrónicos

Electronic Data Systems fue fundada por Ross Perot en el año 1962 con $1000 de ahorro personal. La empresa está calificada como pionera en la gestión de tecnologías de la información.

Para el año 1979, Electronic Data Systems tenía alrededor de 8000 empleados y $270 millones en ingresos anuales.

En el año 1982, fue vendido a General Motors por 2.500 millones de dólares.

¡Conclusión!

Bootstrap pasa a ser uno de los métodos o técnicas aplicadas por emprendedores y científicos de datos. Se usa principalmente para inferir resultados para una población al tratar con los especímenes más pequeños y aleatorios recolectados.

En el caso de los emprendedores, estar pendiente de la gestión de caja, de los gastos, de la confrontación con los clientes, de las ofertas, etc., puede contribuir mucho, poco a poco, al avance de la empresa o del negocio en su conjunto.

El método bootstrap se usa ampliamente como una herramienta estadística efectiva para cuantificar la incertidumbre involucrada en un estimador dado o método de aprendizaje estadístico.

¿Qué piensa sobre la eficacia del método de arranque para iniciar un negocio exitoso?