Yeniden örnekleme (resampling) veri biliminde son yıllarda yoğun olarak kullanılmaya başlanan istatistiksel tekniklerdir. İstatiksel çıkarımların anakitleden çekilen bir orijinal örneklemin tekrar tekrar yeniden örneklenmesiyle hesaplanan güven aralıkları, standart hata ve olasılıklara dayalı olarak gerçekleştirildiği tekniklerdir. Klasik parametrik istatistik yöntemlerdeki dağılışlara dayalı varsayımlar ve yaklaşma testleri yerine yeniden örnekleme tekniklerinde örnekleme dağılışları kullanılır. Yeniden örnekleme teknikleri bu nedenle dağılışlarla ilgili varsayımlar ve karmaşık hipotez testi formülleriyle uğraşmak yerine doğrudan analize ve bulgulara odaklanmayı sağlamaktadır.

Yeniden örnekleme tekniklerinin önümüzdeki yıllarda istatistik yazılımlarda önemli bir bileşen olarak yer alması beklenmektedir. Özgür ve açık kaynak bir yazılım olarak R, yeniden örnekleme için geliştirilen onlarca paketi ve yüzlerce fonksiyonuyla bootstrap, permütasyon testi, çapraz doğrulama ve diğer yeniden örnekleme teknikleri bakımından oldukça zengin bir analiz ortamı sunmaktadır. Bu kitapta tek, iki ve çok değişkenli veri analizi için bootstrap, jackknife, permütasyon testi ve çapraz doğrulama teknikleri uygulamalı olarak sunulmaktadır. Ayrıca korelasyon ve regresyon analizinde yeni yöntemler, bilgi teorisiyle ilgili temel kavramlar ve araçlar yanında orijinal bazı araştırma yaklaşımları da geniş şekilde incelenmiş ve örnekleriyle anlatılmıştır. Kitap istatistik analiz, makine öğrenmesi ve veri biliminde yeni yöntem ve teknikler için bir öğretici; ileri araştırmalar için bir başvuru kaynağı olacak şekilde tasarlanmış ve yazılmıştır.