Metodbevispost
Wild Bootstrap
The wild bootstrap is a resampling method for regression models with heteroscedastic errors, introduced by Wu (1986) and refined by Davidson and Flachaire (2008). It builds a bootstrap distribution by rescaling each fitted residual with a random sign, so that standard errors and confidence intervals stay valid when the error variance is not constant or the data are clustered.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
Wild Bootstrap for Regression Inference
Taxonomisk metodpost · regression-model / statistics
- Wu, C. F. J. (1986). Jackknife, Bootstrap and Other Resampling Methods in Regression Analysis. Annals of Statistics, 14(4), 1261-1295. · DOI 10.1214/aos/1176350142
- Davidson, R., & Flachaire, E. (2008). The Wild Bootstrap, Tamed at Last. Journal of Econometrics, 146(1), 162-169. · DOI 10.1016/j.jeconom.2008.08.003
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Inga kuraterade påståenden ännu
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.