Zagotavljanje zagona je močna statistična tehnika. Še posebej koristno je, kadar vzorec velikost, s katero delamo, je majhna. V običajnih okoliščinah velikosti vzorcev, manjših od 40, ni mogoče obravnavati s predpostavko, da je a normalna porazdelitev ali a t porazdelitev. Bootstrap tehnike precej dobro delujejo z vzorci, ki vsebujejo manj kot 40 elementov. Razlog za to je, da zagon zagona vključuje preoblikovanje. Tovrstne tehnike ne predvidevajo ničesar o tem distribucija naših podatkov.
Zagotavljanje zagona je postalo bolj priljubljeno, saj so računalniški viri postali lažje dostopni. To je zato, ker mora biti računalnik praktično uporaben. Kako bo to delovalo, bomo videli v naslednjem primeru zagona.
Začnemo z statistični vzorec iz populacije, o kateri ničesar ne vemo. Naš cilj bo 90-odstotni interval zaupanja glede povprečja vzorca. Čeprav se za določanje uporabljajo druge statistične tehnike intervali zaupanja predpostavimo, da poznamo povprečni ali standardni odklon naše populacije, za zagon zagonov ni potreben nič drugega kot za vzorec.
Za namene našega primera bomo domnevali, da je vzorec 1, 2, 4, 4, 10.
Zdaj nadaljujemo z nadomestitvijo iz našega vzorca, da tvorimo tako imenovane vzorce za zagon. Vsak vzorec prtljažnika bo imel velikost pet, tako kot naš originalni vzorec. Ker naključno izbiramo in nato nadomestimo vsako vrednost, se vzorci zagona lahko razlikujejo od prvotnega vzorca in drug od drugega.
Za primere, ki bi jih naleteli v resničnem svetu, bi to storili znova, če ne tisočkrat. V nadaljevanju bomo videli primer 20 vzorcev zagona:
Ker uporabljamo zagonsko uporabo za izračun intervala zaupanja za populacijsko srednjo vrednost, zdaj izračunavamo sredstva vsakega od naših vzorcev zagonskih trakov. Ta sredstva, razporejena v naraščajočem vrstnem redu, so: 2, 2.4, 2.6, 2.6, 2.8, 3, 3, 3.2, 3.4, 3.6, 3.8, 4, 4, 4.2, 4.6, 5.2, 6, 6, 6.6, 7.6.
Zdaj dobimo na našem seznamu zagonskih vzorcev pomeni interval zaupanja. Ker želimo 90-odstotni interval zaupanja, kot končne točke intervalov uporabimo 95. in 5. odstotek. Razlog za to je, da razdelimo 100% - 90% = 10% na polovico, tako da bomo imeli srednjih 90% vseh sredstev vzorčnega zagona.