Regression model
BCa-bootstrap (harhaa korjattu ja kiihdytetty)
BCa-bootstrap on uudelleenotantamenetelmä, jonka Bradley Efron esitteli vuonna 1987. Se tuottaa tarkempia luottamusvälejä kuin tavallinen prosenttipohjainen bootstrap-menetelmä soveltamalla harhan korjausta ja kiihdytyssäätöä. Sitä suositellaan vinoille jakaumille ja pienille otoksille.
Lue koko menetelmä
Vain jäsenille
Kirjaudu sisäänKirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- Efron, B. (1987). Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association, 82(397), 171-185. DOI: 10.1080/01621459.1987.10478410 ↗
- DiCiccio, T. J. & Efron, B. (1996). Bootstrap Confidence Intervals. Statistical Science, 11(3), 189-228. DOI: 10.1214/ss/1032280214 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 1). Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/statistics/bca-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.
- Bayesilainen Bootstrap (Rubin)Tilastotiede↔ compare
- Bootstrap-estimaattiTilastotiede↔ compare
- Kaksois- (iteratiivinen) bootstrapTilastotiede↔ compare
- Permutaatiotesti (Randomisointitesti)Tilastotiede↔ compare
- Wild Bootstrap regressioinipäätelmien tekemiseenTilastotiede↔ compare
Tähän viittaavat
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →