Savvaļas bootstrap regresijas inferencē
Savvaļas bootstrap ir atkārtotas izlases metode regresijas modeļiem ar heteroskedastiskām kļūdām, ko ieviesa Vū (Wu, 1986) un pilnveidoja Deividsons un Flašērs (Davidson and Flachaire, 2008). Tā veido bootstrap sadalījumu, nereskalējot katru pielāgoto atlikumu ar nejaušu zīmi, lai standartnovirzes un ticamības intervāli paliktu derīgi, ja kļūdu dispersija nav konstanta vai dati ir grupēti.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 1). Wild Bootstrap for Regression Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/statistics/wild-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
- Bloku robusta (kustīgo bloku un stacionārais)Statistika↔ compare
- Bootstrap InferenceStatistika↔ compare
- Parastā mazāko kvadrātu (OLS) regresijaEkonometrija↔ compare
- Permutācijas (randomizācijas) testsStatistika↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →