Преимущества бутстреп-метода перед традиционными статистическими тестами:

• Более точные расчёты. 2 Бутстреп-метод позволяет проводить более точные вычисления, так как использует тысячи смоделированных выборок. 2 Традиционные статистические методы часто делают обобщения о наборе данных на основе одной выборки. 2
• Создание доверительных интервалов. 2 Бутстреп-метод позволяет генерировать тысячи смоделированных выборок, каждая из которых содержит свой интересующий показатель. 2 Затем можно разработать более точный доверительный интервал, основанный на большом количестве выборок, а не на одной или нескольких. 2
• Возможность работы со сложными структурами данных. 1 Бутстреп-метод способен обрабатывать сложные структуры данных, такие как данные временных рядов или данные с иерархическими отношениями. 1
• Отсутствие необходимости в гипотезах о параметрах распределения данных. 4 В отличие от традиционных методов, бутстреп-метод не предполагает определённое распределение данных. 2

Некоторые недостатки бутстреп-метода:

• Трудоёмкость. 12 Для точного бутстрепа необходимы тысячи смоделированных выборок. 12
• Высокие вычислительные требования. 12 Поскольку бутстреп требует тысяч выборок и занимает много времени, для него нужны значительные вычислительные мощности. 12
• Несоответствие некоторым ситуациям. 12 Бутстреп-метод не всегда подходит для конкретной ситуации, особенно при работе с пространственными данными или временными рядами. 12
• Склонность к ошибкам. 12 Бутстреп-метод не всегда учитывает изменчивость распределения, что приводит к ошибкам и смещениям в расчётах. 12