Metsik bootsträpp regressioanalüüsi järelduste tegemiseks
Metsik bootsträpp on regressioonimudelite jaoks mõeldud kordusvaliku meetod heteroskedastiliste veaga mudelite puhul, mille võtsid kasutusele Wu (1986) ja täiustasid Davidson ja Flachaire (2008). See loob bootsträpi jaotuse, skaleerides iga kohandatud jäägi juhusliku märgiga, nii et standardvead ja usaldusintervallid jäävad kehtivaks, kui veaparansus ei ole konstantne või andmed on klastrites.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 1). Wild Bootstrap for Regression Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Bayes'i bootstrap (Rubin)Statistika↔ compare
- Plokk-bootstrapping (liikuv plokk ja statsionaarne)Statistika↔ compare
- Bootstrap-meetodistStatistika↔ compare
- Tavaline vähimruutude (OLS) regressioonÖkonomeetria↔ compare
- Permutatsioonitest (randomiseerimistest)Statistika↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →