Regression model

Двойной (итерированный) бутстрэп

Двойной бутстрэп — это метод ресэмплинга, который калибрует бутстрэп-доверительный интервал вторым, вложенным уровнем бутстрэпа, чтобы его фактическое покрытие приблизилось к номинальному уровню. Предложенный Холлом (1986) и Бераном (1987), он особенно ценен для малых выборок и асимметричных распределений, где однослойный бутстрэп недопокрывает.

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. 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

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 1). Double (Iterated) Bootstrap. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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

Упоминается в

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/double-bootstrap · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026