Regression model

डबल (इटरेटेड) बूटस्ट्रैप

डबल बूटस्ट्रैप एक रीसैंपलिंग विधि है जो बूटस्ट्रैप कॉन्फिडेंस इंटरवल को दूसरे, नेस्टेड बूटस्ट्रैप परत के साथ कैलिब्रेट करती है ताकि उसका वास्तविक कवरेज नॉमिनल स्तर के करीब आ जाए। हॉल (1986) और बेरान (1987) द्वारा प्रस्तुत, यह छोटे नमूनों और तिरछे वितरणों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है जहाँ एकल-परत बूटस्ट्रैप कम कवरेज देता है।

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स्रोत

  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/hi/statistics/double-bootstrap

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इनमें संदर्भित

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/statistics/double-bootstrap · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026