Regression model

Block Bootstrap (Moving Block i stacjonarny)

Bootstrap blokowy to metoda resamplingu dla zależnych, skorelowanych szeregów czasowych: zamiast resamplingu pojedynczych obserwacji, resampluje całe bloki kolejnych obserwacji, dzięki czemu zachowana jest struktura korelacji szeregowej. Wariant z ruchomym blokiem został wprowadzony przez Künscha (1989), a wariant stacjonarny przez Politis i Romano (1994).

Zastosuj w StatMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  1. 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
  2. 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

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap). ScholarGate. https://scholargate.app/pl/statistics/block-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

Cytowana przez

ScholarGateBlock Bootstrap (Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/statistics/block-bootstrap · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026