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参数向量的平滑和迭代引导置信区域。 (英语) Zbl 1360.62232号

摘要:参数向量置信域的构造是非参数设置中的一个难题,特别是在样本量不大的情况下。我们主要讨论bootstrap椭球置信域。bootstrap在解决这个问题上表现出了良好的前景,但经验证据通常表明,bootstrap-百分位数方法很难保持正确的覆盖概率,而bootstrap-百分位数-(t)方法可能不稳定,通常会导致很大的置信区。本文考虑了光滑和迭代的bootstrap方法来构造bootstrap-百分位法椭球置信域。平滑bootstrap方法基于多元核密度估计。建立了平滑引导过程的最优带宽矩阵,减少了引导百分位法的覆盖误差。我们还对标称水平进行了分析调整,以降低迭代bootstrap方法的计算成本。仿真结果表明,该方法可以成功地应用于实际。

理学硕士:

62G15年 非参数容差和置信区域
62G09号 非参数统计重采样方法
62E20型 统计学中的渐近分布理论

软件:

科恩平滑
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参考文献:

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