Bootstrap szimuláció — Empirikus újramintavételezés statisztikai következtetéshez
A Bradley Efron által 1979-ben bevezetett bootstrap szimuláció egy szimulációalapú következtetési módszer, amely a megfigyelt adatokból való ismételt, visszatevéses újramintavételezéssel származtatja gyakorlatilag bármely statisztika mintavételi eloszlását. Mivel nem igényel paraméteres eloszlási feltételezéseket, robusztus, általános célú alternatívát kínál az analitikus konfidencia-intervallumok és a paraméteres hipotézistesztek helyett folytonos, ordinális, bináris és számlálási adatokon.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Efron, B. & Tibshirani, R.J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9780429246593 ↗
- Davison, A.C. & Hinkley, D.V. (1997). Bootstrap Methods and their Application. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511802843 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 1). Bootstrap Simulation (Bootstrap Resampling). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/simulation/bootstrap-simulation
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.
- Bayes-féle következtetésStatisztika↔ compare
- Jackknife Resampling EstimationStatisztika↔ compare
- MONTE-CARLO-SIMULATIONDöntéshozatal↔ compare
- Permutációs (randomizációs) tesztStatisztika↔ compare
- Variancia-csökkentési technikák Monte Carlo szimulációhozSzimuláció↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →