Regression model

Dvojitý (iterovaný) bootstrap

Dvojitý bootstrap je metóda opätovného vzorkovania, ktorá kalibruje interval spoľahlivosti bootstrapu druhou, vnošenou vrstvou bootstrapu, aby sa jeho skutočné pokrytie priblížilo nominálnej úrovni. Predstavený Hallom (1986) a Beranom (1987), je obzvlášť cenný pre malé vzorky a šikmé distribúcie, kde bootstrap s jednou vrstvou nedostatočne pokrýva.

Použiť v StatMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

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

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Odkazujú sem

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/statistics/double-bootstrap · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026