Regression model

Bootstrap כפול (איטרטיבי)

שיטת ה-bootstrap הכפול היא שיטת דגימה חוזרת (resampling) המכוילת (calibrates) רווח סמך bootstrap באמצעות שכבה שנייה ומקוננת של bootstrap, כדי לקרב את הכיסוי האמיתי שלה לרמתה הנומינלית. שיטה זו, שהוצגה על ידי Hall (1986) ו-Beran (1987), בעלת ערך רב במיוחד עבור מדגמים קטנים והתפלגויות מוטות (skewed), שבהן bootstrap בשכבה יחידה אינו מכסה דיו.

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  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

איך לצטט עמוד זה

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

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/double-bootstrap · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026