Bootstrap-simulering – Empirisk gjensampling for statistisk inferens
Bootstrap-simulering, introdusert av Bradley Efron i 1979, er en simuleringsbasert inferensmetode som utleder samplingsfordelingen for praktisk talt enhver statistikk ved gjentatt gjensampling med tilbakelegging fra de observerte dataene. Fordi den ikke krever parametriske distribusjonsantakelser, gir den et robust, generelt alternativ til analytiske konfidensintervaller og parametriske hypotesetester på tvers av kontinuerlige, ordinale, binære og telledata.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Efron, B. & Tibshirani, R.J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9780429246593 ↗
- Davison, A.C. & Hinkley, D.V. (1997). Bootstrap Methods and their Application. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511802843 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Bootstrap Simulation (Bootstrap Resampling). ScholarGate. https://scholargate.app/no/simulation/bootstrap-simulation
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.
- Bayesiansk inferensStatistikk↔ compare
- Jackknife-estimeringStatistikk↔ compare
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstaking↔ compare
- Permutasjonstest (Randomiseringstest)Statistikk↔ compare
- Teknikker for variansreduksjon for Monte Carlo-simuleringSimulering↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →