Bootstrap par blocs (blocs mobiles et stationnaires)
Le bootstrap par blocs est une méthode de rééchantillonnage pour les données de séries temporelles dépendantes et autocorrélées : au lieu de rééchantillonner des observations individuelles, il rééchantillonne des blocs entiers d'observations consécutives afin de préserver la structure de corrélation sérielle. La variante à blocs mobiles a été introduite par Künsch (1989) et la variante stationnaire par Politis et Romano (1994).
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sources
- Künsch, H. R. (1989). The Jackknife and the Bootstrap for General Stationary Observations. Annals of Statistics, 17(3), 1217-1241. DOI: 10.1214/aos/1176347265 ↗
- Politis, D. N., & Romano, J. P. (1994). The Stationary Bootstrap. Journal of the American Statistical Association, 89(428), 1303-1313. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476870 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/block-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.
- Inférence par bootstrapStatistique↔ compare
- Rééchantillonnage par jackknifeStatistique↔ compare
- Régression par Moindres Carrés Ordinaires (MCO)Économétrie↔ compare
- Test par permutation (ou randomisation)Statistique↔ compare
- Régression quantileÉconométrie↔ compare
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →