Regression model
블록 부트스트랩 (이동 블록 및 정상성)
블록 부트스트랩은 종속적이고 자기 상관된 시계열 데이터에 대한 재표본 추출 방법입니다. 개별 관측치를 재표본 추출하는 대신, 연속된 관측치 블록 전체를 재표본 추출하여 순차 상관 구조를 보존합니다. 이동 블록 변형은 Künsch (1989)에 의해 도입되었고, 정상성 변형은 Politis and Romano (1994)에 의해 도입되었습니다.
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출처
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/block-bootstrap
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