Regression model

Dvojitý (iterovaný) bootstrap

Dvojitý bootstrap je metoda přebírání vzorků, která kalibruje interval spolehlivosti bootstrapu druhou, vnořenou vrstvou bootstrapu, aby se jeho skutečné pokrytí přiblížilo nominální úrovni. Metoda, zavedená Hallem (1986) a Beranem (1987), je obzvláště cenná pro malé vzorky a šikmá rozdělení, kde bootstrap jedné vrstvy nedostatečně pokrývá.

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

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

Zdroje

  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

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). Double (Iterated) Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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

Odkazuje sem

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/statistics/double-bootstrap · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026