Regression model

Bootstrap Dublu (Iterat)

Bootstrap-ul dublu este o metodă de reeșantionare care calibrează un interval de încredere bootstrap printr-un al doilea strat, imbricat, de bootstrap, pentru a aduce acoperirea sa reală mai aproape de nivelul nominal. Introdusă de Hall (1986) și Beran (1987), este deosebit de valoroasă pentru eșantioane mici și distribuții asimetrice, unde un bootstrap cu un singur strat sub-acoperă.

Aplică cu StatMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

Citat de

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/statistics/double-bootstrap · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026