Regression model

Подвійний (ітераційний) бутстреп

Подвійний бутстреп — це метод ресемплінгу, який калібрує бутстреп-довірчий інтервал за допомогою другого, вкладеного рівня бутстрепу, щоб його фактичне покриття наблизилося до номінального рівня. Запропонований Hall (1986) та Beran (1987), він особливо цінний для малих вибірок та асиметричних розподілів, де одновимірний бутстреп недокриває.

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. 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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/statistics/double-bootstrap · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026