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Regression model

Doppelter (iterierter) Bootstrap

Der doppelte Bootstrap ist eine Resampling-Methode, die ein Bootstrap-Konfidenzintervall mit einer zweiten, verschachtelten Bootstrap-Schicht kalibriert, um seine tatsächliche Überdeckung näher an das nominale Niveau zu bringen. Eingeführt von Hall (1986) und Beran (1987), ist er besonders wertvoll für kleine Stichproben und schiefe Verteilungen, bei denen ein einlagiger Bootstrap zu geringe Überdeckung aufweist.

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Quellen

  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

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

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Referenziert von

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/statistics/double-bootstrap · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026