Wild Bootstrap untuk Inferensi Regresi
Wild bootstrap adalah metode resample untuk model regresi dengan galat heteroskedastis, yang diperkenalkan oleh Wu (1986) dan disempurnakan oleh Davidson dan Flachaire (2008). Metode ini membangun distribusi bootstrap dengan menskalakan ulang setiap residu yang diestimasi dengan tanda acak, sehingga standar eror dan interval kepercayaan tetap valid ketika varians galat tidak konstan atau data terklaster.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Wild Bootstrap for Regression Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/id/statistics/wild-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.
- Bootstrap Bayesian (Rubin)Statistika↔ compare
- Bootstrap Blok (Blok Bergerak dan Stasioner)Statistika↔ compare
- Inferensi BootstrapStatistika↔ compare
- Regresi Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Squares - OLS)Ekonometrika↔ compare
- Uji Permutasi (Randomisasi)Statistika↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →