Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| БКА Бутстреп (з корекцією зсуву та прискоренням)× | Байєсівський бутстреп (Rubin)× | |
|---|---|---|
| Галузь | Статистика | Статистика |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 1987 | 1981 |
| Автор методу≠ | Bradley Efron | Rubin (1981); large-sample theory by Lo (1987) |
| Тип≠ | Resampling confidence interval | Resampling / posterior simulation |
| Основоположне джерело≠ | Efron, B. (1987). Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association, 82(397), 171-185. DOI ↗ | Rubin, D. B. (1981). The Bayesian Bootstrap. The Annals of Statistics, 9(1), 130-134. DOI ↗ |
| Інші назви | BCa Bootstrap (Bias-Corrected Accelerated), bias-corrected accelerated bootstrap, BCa confidence interval | Bayesian Bootstrap (Rubin), Rubin bootstrap, Dirichlet-weighted bootstrap |
| Пов'язані | 5 | 5 |
| Підсумок≠ | The BCa bootstrap is a resampling method, introduced by Bradley Efron in 1987, that produces more accurate confidence intervals than the plain percentile bootstrap by applying a bias correction and an acceleration adjustment. It is recommended for skewed distributions and small samples. | The Bayesian Bootstrap, introduced by Donald B. Rubin in 1981, is a resampling method that produces a Bayesian counterpart to the frequentist bootstrap by assigning each observation a random weight drawn from a Dirichlet distribution. It yields a full posterior distribution for a statistic and allows prior information to be incorporated. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|