ScholarGate
Assistente
Regression model

Bootstrap a Blocchi (Blocco Mobile e Stazionario)

Il bootstrap a blocchi è un metodo di ricampionamento per dati di serie temporali dipendenti e autocorrelati: invece di ricampionare singole osservazioni, ricampiona interi blocchi di osservazioni consecutive in modo che la struttura di correlazione seriale venga preservata. La variante a blocco mobile è stata introdotta da Künsch (1989) e quella stazionaria da Politis e Romano (1994).

Applica con StatMindIn arrivoVideoIn arrivoDownload slides

Leggi il metodo completo

Riservato ai membri

Accedi con un account gratuito per leggere questa sezione.

Accedi

Method map

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

Fonti

  1. Künsch, H. R. (1989). The Jackknife and the Bootstrap for General Stationary Observations. Annals of Statistics, 17(3), 1217-1241. DOI: 10.1214/aos/1176347265
  2. Politis, D. N., & Romano, J. P. (1994). The Stationary Bootstrap. Journal of the American Statistical Association, 89(428), 1303-1313. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476870

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 1). Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap). ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/block-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

Citato da

ScholarGateBlock Bootstrap (Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap)). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/statistics/block-bootstrap · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026