Bootstrap-simulering — Empirisk återampling för statistisk inferens
Bootstrap-simulering, introducerad av Bradley Efron 1979, är en simuleringsbaserad inferensmetod som härleder samplingsfördelningen för praktiskt taget vilken statistik som helst genom att upprepade gånger åter sampla med återläggning från observerade data. Eftersom den inte kräver några parametriska fördelningsantaganden, erbjuder den ett robust, allmänt användbart alternativ till analytiska konfidensintervall och parametriska hypotesprövningar för kontinuerliga, ordningstal, binära och räknedata.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- Efron, B. & Tibshirani, R.J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9780429246593 ↗
- Davison, A.C. & Hinkley, D.V. (1997). Bootstrap Methods and their Application. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511802843 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 1). Bootstrap Simulation (Bootstrap Resampling). ScholarGate. https://scholargate.app/sv/simulation/bootstrap-simulation
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.
- Bayesiansk inferensStatistik↔ compare
- Jackknife-resampling-skattningStatistik↔ compare
- MontecarlosimuleringBeslutsfattande↔ compare
- Permutationstest (Randomiseringstest)Statistik↔ compare
- Variansreducerande tekniker för Monte Carlo-simuleringSimulering↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →