BCa Būtapstraps (koriģēts pret novirzi un paātrināts)
BCa būtapstraps ir atkārtotas izlases veidošanas metode, ko 1987. gadā ieviesa Bredlijs Efrons un kas nodrošina precīzākus ticamības intervālus nekā vienkāršais percentiļu būtapstraps, pielietojot novirzes korekciju un paātrinājuma pielāgojumu. To iesaka asimetriskiem sadalījumiem un maziem izlases apjomiem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- Efron, B. (1987). Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association, 82(397), 171-185. DOI: 10.1080/01621459.1987.10478410 ↗
- DiCiccio, T. J. & Efron, B. (1996). Bootstrap Confidence Intervals. Statistical Science, 11(3), 189-228. DOI: 10.1214/ss/1032280214 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/statistics/bca-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.
- Beijeski Bootstrap (Rubin)Statistika↔ compare
- Bootstrap InferenceStatistika↔ compare
- Dublā (iterētā) bootstrap metodeStatistika↔ compare
- Permutācijas (randomizācijas) testsStatistika↔ compare
- Savvaļas bootstrap regresijas inferencēStatistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →