Regression model

BCa Бутстреп (скорректированный по смещению и ускоренный)

BCa бутстреп — это метод перевыборки, предложенный Брэдли Эфроном в 1987 году, который позволяет получить более точные доверительные интервалы, чем обычный перцентильный бутстреп, за счет применения коррекции смещения и поправки на ускорение. Он рекомендуется для скошенных распределений и малых выборок.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  1. Efron, B. (1987). Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association, 82(397), 171-185. DOI: 10.1080/01621459.1987.10478410
  2. DiCiccio, T. J. & Efron, B. (1996). Bootstrap Confidence Intervals. Statistical Science, 11(3), 189-228. DOI: 10.1214/ss/1032280214

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/bca-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

Упоминается в

ScholarGateBCa Bootstrap (Bias-Corrected and Accelerated Bootstrap). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/bca-bootstrap · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026