Regression model

Bootstrap lặp (Double Bootstrap)

Bootstrap lặp là một phương pháp lấy mẫu lại (resampling) nhằm hiệu chỉnh khoảng tin cậy bootstrap bằng một lớp bootstrap thứ hai, lồng bên trong, để đưa độ phủ thực tế của nó lại gần hơn với mức danh định. Được giới thiệu bởi Hall (1986) và Beran (1987), phương pháp này đặc biệt có giá trị đối với các mẫu nhỏ và các phân phối bị lệch (skewed) mà bootstrap một lớp thường bị phủ dưới (under-cover).

Áp dụng với StatMindSắp ra mắtVideoSắp ra mắtDownload slides

Đọc toàn bộ phương pháp

Chỉ dành cho thành viên

Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.

Đăng nhập

Method map

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

Nguồn tài liệu

  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

Cách trích dẫn trang này

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

Được tham chiếu bởi

ScholarGateDouble Bootstrap (Double (Iterated) Bootstrap). Truy cập ngày 2026-06-15 từ https://scholargate.app/vi/statistics/double-bootstrap · Bộ dữ liệu: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026