Байесовский бутстрэп (Рубин)
Байесовский бутстрэп, введенный Дональдом Б. Рубином в 1981 году, является методом ресэмплинга, который создает байесовский аналог частотного бутстрэпа, присваивая каждому наблюдению случайный вес, взятый из распределения Дирихле. Он дает полное апостериорное распределение для статистики и позволяет учитывать априорную информацию.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Rubin, D. B. (1981). The Bayesian Bootstrap. The Annals of Statistics, 9(1), 130-134. DOI: 10.1214/aos/1176345338 ↗
- Lo, A. Y. (1987). A Large Sample Study of the Bayesian Bootstrap. The Annals of Statistics, 15(1), 360-375. DOI: 10.1214/aos/1176350271 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Rubin's Bayesian Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/bayesian-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.
- Блочная бутстрэп-выборка (скользящий блок и стационарная)Статистика↔ compare
- Бутстреп-выводСтатистика↔ compare
- Метод складного ножа (Jackknife Resampling)Статистика↔ compare
- Тест перестановок (рандомизация)Статистика↔ compare
- Точная рандомизационная инференция ФишераСтатистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →