ScholarGate
Assistent
Regression model

Dubbel (itererad) bootstrap

Den dubbla bootstrapmetoden är en omprovningsmetod som kalibrerar ett bootstrap-konfidensintervall med ett andra, nästlat lager av bootstrap för att dess faktiska täckning ska närma sig den nominella nivån. Metoden, som introducerades av Hall (1986) och Beran (1987), är särskilt värdefull för små sampel och sneda fördelningar där en enkel bootstrap underpresterar.

Tillämpa med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

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

Refereras av

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/statistics/double-bootstrap · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026