방법 증거 기록
Wild Bootstrap
The wild bootstrap is a resampling method for regression models with heteroscedastic errors, introduced by Wu (1986) and refined by Davidson and Flachaire (2008). It builds a bootstrap distribution by rescaling each fitted residual with a random sign, so that standard errors and confidence intervals stay valid when the error variance is not constant or the data are clustered.
원본 기록
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Wild Bootstrap for Regression Inference
분류학적 방법 기록 · regression-model / statistics
- 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
큐레이션된 주장
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관련 방법
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