रिग्रेशन अनुमान के लिए वाइल्ड बूटस्ट्रैप
वाइल्ड बूटस्ट्रैप हेटेरोस्केडैस्टिक त्रुटियों वाले रिग्रेशन मॉडल के लिए एक रीसैंपलिंग विधि है, जिसे वू (1986) द्वारा प्रस्तुत किया गया और डेवोनपोर्ट और फ्लैचैरे (2008) द्वारा परिष्कृत किया गया। यह प्रत्येक फिटेड अवशिष्ट को एक यादृच्छिक चिह्न के साथ पुन: स्केल करके एक बूटस्ट्रैप वितरण बनाता है, ताकि मानक त्रुटियाँ और विश्वास अंतराल मान्य रहें जब त्रुटि प्रसरण स्थिर न हो या डेटा क्लस्टर किया गया हो।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Wild Bootstrap for Regression Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/statistics/wild-bootstrap
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