Wild Bootstrap til Regressionsinferens
Wild bootstrap er en resampling-metode til regressionsmodeller med heteroskedastiske fejl, introduceret af Wu (1986) og forfinet af Davidson og Flachaire (2008). Den opbygger en bootstrap-fordeling ved at reskalere hvert tilpasset residual med et tilfældigt fortegn, så standardfejl og konfidensintervaller forbliver gyldige, når fejlvariansen ikke er konstant, eller data er klyngede.
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.
+1 more
Kilder
- Wu, C. F. J. (1986). Jackknife, Bootstrap and Other Resampling Methods in Regression Analysis. Annals of Statistics, 14(4), 1261-1295. DOI: 10.1214/aos/1176350142 ↗
- Davidson, R., & Flachaire, E. (2008). The Wild Bootstrap, Tamed at Last. Journal of Econometrics, 146(1), 162-169. DOI: 10.1016/j.jeconom.2008.08.003 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Wild Bootstrap for Regression Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/da/statistics/wild-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.
- Bayesian Bootstrap (Rubin)Statistik↔ compare
- Blok-bootstrap (Moving Block og Stationary)Statistik↔ compare
- Bootstrap-inferensStatistik↔ compare
- Almindelig mindste kvadraters metode (OLS) regressionØkonometri↔ compare
- Permutationstest (Randomiseringstest)Statistik↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →