ScholarGate
Assistent
Regression model

Bayesian Bootstrap (Rubin)

Bayesian Bootstrap, introdusert av Donald B. Rubin i 1981, er en re-sampling-metode som produserer en bayesiansk motpart til den frekventistiske bootstrapen ved å tildele hver observasjon en tilfeldig vekt trukket fra en Dirichlet-fordeling. Den gir en fullstendig posteriorfordeling for en statistikk og tillater inkludering av forhåndskunnskap.

Anvend med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. Rubin, D. B. (1981). The Bayesian Bootstrap. The Annals of Statistics, 9(1), 130-134. DOI: 10.1214/aos/1176345338
  2. Lo, A. Y. (1987). A Large Sample Study of the Bayesian Bootstrap. The Annals of Statistics, 15(1), 360-375. DOI: 10.1214/aos/1176350271

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 1). Rubin's Bayesian Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/no/statistics/bayesian-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.

Compare side by side

Referert av

ScholarGateBayesian Bootstrap (Rubin's Bayesian Bootstrap). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/statistics/bayesian-bootstrap · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026