Wild Bootstrap
The wild bootstrap is a resampling method for regression models with heteroscedastic errors, introduced by Wu (1986) and refined by Davidson and Flachaire (2008). It builds a bootstrap distribution by rescaling each fitted residual with a random sign, so that standard errors and confidence intervals stay valid when the error variance is not constant or the data are clustered.
Исходная запись
Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.
- Wu, C. F. J. (1986). Jackknife, Bootstrap and Other Resampling Methods in Regression Analysis. Annals of Statistics, 14(4), 1261-1295. · DOI 10.1214/aos/1176350142
- Davidson, R., & Flachaire, E. (2008). The Wild Bootstrap, Tamed at Last. Journal of Econometrics, 146(1), 162-169. · DOI 10.1016/j.jeconom.2008.08.003
Курируемые утверждения
Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.
Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.
Связанные методы
Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.