Bootstrap Doppio (Iterato)
Il bootstrap doppio è un metodo di ricampionamento che calibra un intervallo di confidenza bootstrap con un secondo strato nidificato di bootstrap per avvicinare la sua copertura effettiva al livello nominale. Introdotto da Hall (1986) e Beran (1987), è particolarmente prezioso per campioni di piccole dimensioni e distribuzioni asimmetriche dove un bootstrap a singolo strato sottocopre.
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Fonti
- Hall, P. (1986). On the Bootstrap and Confidence Intervals. Annals of Statistics, 14(4), 1431-1452. DOI: 10.1214/aos/1176350168 ↗
- Beran, R. (1987). Prepivoting to Reduce Level Error of Confidence Sets. Biometrika, 74(3), 457-468. DOI: 10.1093/biomet/74.3.457 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 1). Double (Iterated) Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/it/statistics/double-bootstrap
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- Bootstrap Bayesiano (Rubin)Statistica↔ compare
- Bootstrap a Blocchi (Blocco Mobile e Stazionario)Statistica↔ compare
- Inferenza BootstrapStatistica↔ compare
- Test di Permutazione (Randomizzazione)Statistica↔ compare
- Bootstrap Wild per l'Inferenza di RegressioneStatistica↔ compare
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