Regression model

Блоковий бутстреп (рухомий блок та стаціонарний)

Блоковий бутстреп — це метод ресемплінгу для залежних, автокорельованих часових рядів: замість ресемплінгу окремих спостережень, він ресемплює цілі блоки послідовних спостережень, щоб зберегти структуру автокореляції. Варіант з рухомим блоком був запропонований Кюншем (1989), а стаціонарний варіант — Політісом та Романо (1994).

Застосувати у StatMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  1. Künsch, H. R. (1989). The Jackknife and the Bootstrap for General Stationary Observations. Annals of Statistics, 17(3), 1217-1241. DOI: 10.1214/aos/1176347265
  2. Politis, D. N., & Romano, J. P. (1994). The Stationary Bootstrap. Journal of the American Statistical Association, 89(428), 1303-1313. DOI: 10.1080/01621459.1994.10476870

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 1). Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/statistics/block-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

Згадується в

ScholarGateBlock Bootstrap (Block Bootstrap (Moving Block and Stationary Bootstrap)). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/statistics/block-bootstrap · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026