ScholarGate
Асистент
Regression model

Двоен (итериран) бутстрап

Двойният бутстрап е метод за ресемплиране, който калибрира бутстрап доверителен интервал с втори, вложен слой бутстрап, за да доближи действителното му покритие до номиналното ниво. Въведен от Hall (1986) и Beran (1987), той е особено ценен за малки извадки и асиметрични разпределения, където бутстрап с едно ниво подценява покритието.

Приложете с StatMindСкороВидеоСкороИзтегляне на слайдове

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Hall, P. (1986). On the Bootstrap and Confidence Intervals. Annals of Statistics, 14(4), 1431-1452. DOI: 10.1214/aos/1176350168
  2. Beran, R. (1987). Prepivoting to Reduce Level Error of Confidence Sets. Biometrika, 74(3), 457-468. DOI: 10.1093/biomet/74.3.457

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 1). Double (Iterated) Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/statistics/double-bootstrap

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго

Цитиран в

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/statistics/double-bootstrap · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026