ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

БКА Бутстреп (з корекцією зсуву та прискоренням)×Подвійний (ітераційний) бутстреп×
ГалузьСтатистикаСтатистика
РодинаRegression modelRegression model
Рік появи19871986
Автор методуBradley EfronHall (1986); Beran (1987)
ТипResampling confidence intervalResampling calibration (nested bootstrap)
Основоположне джерелоEfron, B. (1987). Better Bootstrap Confidence Intervals. Journal of the American Statistical Association, 82(397), 171-185. DOI ↗Hall, P. (1986). On the Bootstrap and Confidence Intervals. Annals of Statistics, 14(4), 1431-1452. DOI ↗
Інші назвиBCa Bootstrap (Bias-Corrected Accelerated), bias-corrected accelerated bootstrap, BCa confidence intervaliterated bootstrap, nested bootstrap, calibrated bootstrap, Çift Bootstrap (Double / Iterated Bootstrap)
Пов'язані55
ПідсумокThe 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 double bootstrap is a resampling method that calibrates a bootstrap confidence interval with a second, nested layer of bootstrap to bring its actual coverage closer to the nominal level. Introduced by Hall (1986) and Beran (1987), it is especially valuable for small samples and skewed distributions where a single-layer bootstrap under-covers.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: BCa Bootstrap · Double Bootstrap. Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/compare