Regression model

Bootstrap doble (iterat)

El bootstrap doble és un mètode de remostreig que calibra un interval de confiança bootstrap amb una segona capa de bootstrap, imbricada, per acostar la seva cobertura real al nivell nominal. Introduït per Hall (1986) i Beran (1987), és especialment valuós per a mostres petites i distribucions esbiaixades on un bootstrap d'una sola capa sub-cobreix.

Aplica-ho amb StatMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  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

Com citar aquesta pàgina

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

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/statistics/double-bootstrap · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026