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霍尔，彼得;休·米勒

使用bootstrap量化经验排名的权威性。 （英语） Zbl 1191.62080号

Ann.统计。 37，编号6B，3929-3959（2009）。
摘要：bootstrap是一种流行且方便的方法，用于量化属性经验排序的权威性，例如机构绩效排名或基因对响应变量的影响。在第一个例子中，被订购数量的数量（p）有时只是中等大小；在第二种情况下，它可能非常大，通常比样本量大得多。然而，我们表明，在这两种类型的问题中，传统的引导可能会产生不一致性。此外，经验秩分布的标准自举估计在通常意义下可能不会收敛；估计量可能在分布上收敛，但在概率上不收敛。然而，在许多情况下，bootstrap正确地识别了秩渐近分布的支持。在一些当代问题中，秩的自举预测间隔特别长，在这种情况下，我们还量化了自举方法的准确性，表明标准自举方法得到的是正确的区间数量级，而不是区间长度的常数乘数。自举可以提高性能并产生统计一致性，但它需要经验选择（m）；我们建议对此问题的调优解决方案。我们表明，在基因组例子中，可以预期标准的“同步”引导将成功适应载体成分的非依赖性，这种方法可能会产生误导性的结果。“独立组件”引导可以克服这些困难，即使在组件不是严格独立的情况下也是如此。

引用于12文件

MSC公司：

62G09号 非参数统计重采样方法
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62G15年 非参数容差和置信区间
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

置信区间;基因组数据;高维;独立组件引导;\（m\）-out-of-\（n\）引导;订购;重叠间隔;预测区间;同步引导
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Hall}和\textit{H.Miller}，Ann.Stat.37，No.6B，3929-3959（2009；Zbl 1191.62080）
全文： 内政部 arXiv公司

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