Bootstrap-simulering — Empirisk gensampling til statistisk inferens
Bootstrap-simulering, introduceret af Bradley Efron i 1979, er en simuleringsbaseret inferensmetode, der udleder stikprøvefordelingen for stort set enhver statistik ved gentagne gange at gensample med tilbagelevering fra de observerede data. Da den ikke kræver parametriske fordelingsantagelser, giver den et robust, generelt alternativ til analytiske konfidensintervaller og parametriske hypotesetest på tværs af kontinuerlige, ordinale, binære og tælledata.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Efron, B. & Tibshirani, R.J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9780429246593 ↗
- Davison, A.C. & Hinkley, D.V. (1997). Bootstrap Methods and their Application. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511802843 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Bootstrap Simulation (Bootstrap Resampling). ScholarGate. https://scholargate.app/da/simulation/bootstrap-simulation
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.
- Bayesiansk inferensStatistik↔ compare
- Jackknife Resampling EstimationStatistik↔ compare
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstagning↔ compare
- Permutationstest (Randomiseringstest)Statistik↔ compare
- Metoder til reduktion af varians for Monte Carlo-simuleringSimulering↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →