Regression model
Bootstrap BCa (Correção de Viés e Aceleração)
O bootstrap BCa é um método de reamostragem, introduzido por Bradley Efron em 1987, que produz intervalos de confiança mais precisos do que o bootstrap percentil simples, aplicando uma correção de viés e um ajuste de aceleração. É recomendado para distribuições assimétricas e amostras pequenas.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/bca-bootstrap
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