Блочная бутстрэп-выборка (скользящий блок и стационарная)
Блочная бутстрэп-выборка — это метод ресэмплинга для зависимых, автокоррелированных временных рядов: вместо ресэмплинга отдельных наблюдений он ресэмплирует целые блоки последовательных наблюдений, чтобы сохранить структуру серийной корреляции. Вариант со скользящим блоком был предложен Кюншем (Künsch, 1989), а стационарный вариант — Политисом и Романо (Politis & Romano, 1994).
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Künsch, H. R. (1989). The Jackknife and the Bootstrap for General Stationary Observations. Annals of Statistics, 17(3), 1217-1241. DOI: 10.1214/aos/1176347265 ↗
- Politis, D. N., & Romano, J. P. (1994). The Stationary Bootstrap. Journal of the American Statistical Association, 89(428), 1303-1313. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476870 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/statistics/block-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.
- Бутстреп-выводСтатистика↔ compare
- Метод складного ножа (Jackknife Resampling)Статистика↔ compare
- Регрессия методом обыкновенных наименьших квадратов (ОНМК)Эконометрика↔ compare
- Тест перестановок (рандомизация)Статистика↔ compare
- Квантильная регрессияЭконометрика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →