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Regression model

Bootstrap Duplo (Iterado)

O bootstrap duplo é um método de reamostragem que calibra um intervalo de confiança bootstrap com uma segunda camada aninhada de bootstrap para aproximar sua cobertura real do nível nominal. Introduzido por Hall (1986) e Beran (1987), é especialmente valioso para amostras pequenas e distribuições assimétricas, onde um bootstrap de camada única sub-cobre.

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Fontes

  1. Hall, P. (1986). On the Bootstrap and Confidence Intervals. Annals of Statistics, 14(4), 1431-1452. DOI: 10.1214/aos/1176350168
  2. Beran, R. (1987). Prepivoting to Reduce Level Error of Confidence Sets. Biometrika, 74(3), 457-468. DOI: 10.1093/biomet/74.3.457

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 1). Double (Iterated) Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/statistics/double-bootstrap

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Referenciado por

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/statistics/double-bootstrap · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026