佩蒂西亚·埃斯皮涅拉。；西尔维亚·L·P·法拉利。；Cribari-Neto，弗朗西斯科 贝塔回归中的自举预测区间。 （英语） Zbl 1306.65054号 计算。斯达。 29，第5期，1263-1277（2014）; 勘误表同上32，第4号，1777（2017）。 摘要：我们解决了为假设值为标准单位区间\（（0,1）\）的响应构建预测区间的问题。响应是使用贝塔回归模型类建模的，我们引入了百分位数和{BC}_a\)（偏差校正和加速）自举预测间隔。我们给出了关于此类区间的有限样本行为的蒙特卡罗证据。提出并讨论了一个实证应用。 引用于1审查引用于7文件 MSC公司： 62-08 统计问题的计算方法 关键词：β分布；β回归；引导数据库；预测；预测区间 软件：引导库；贝塔雷格 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.L.Espinheira}等人，计算。Stat.29，No.5，1263--1277（2014；Zbl 1306.65054） 全文： 内政部 参考文献： [1] Allen DM（1974）变量选择和数据增强之间的关系以及预测方法。技术计量16:125-127·兹标0286.62044 ·doi:10.1080/00401706.1974.10489157 [2] Cribari-Neto F，Zeileis A（2010）R.J Stat Softw中的Beta回归34:1-24 [3] Davison AC，Hinkley DV（1997）Bootstrap方法及其应用。剑桥大学出版社，纽约·兹比尔0886.62001 ·doi:10.1017/CBO9780511802843 [4] DiCiccio TJ，Tibshirani R（1987），自举置信区间和自举近似。美国统计协会杂志82:163-170·Zbl 0622.62040号 ·doi:10.1080/01621459.1987.10478409 [5] Efron B（1987）更好的引导置信区间。美国统计协会杂志82:171-185·Zbl 0622.62039号 ·doi:10.1080/01621459.1987.10478410 [6] Espinhera PL、Ferrari SLP、Cribari-Neto F（2008）关于β回归残差。J应用统计35:407-419·Zbl 1147.62315号 ·doi:10.1080/02664760701834931 [7] 法拉利SLP，Cribari-Neto F（2004）建模率和比例的贝塔回归。J应用统计31:799-815·Zbl 1121.62367号 ·doi:10.1080/0266476042000214501 [8] Ferrari SLP、Espinheira PL、Cribari-Neto F（2011）《不同离散度的β回归诊断工具》。Neerlandica统计65:337-351·Zbl 1219.62117号 ·doi:10.1111/j.1467-9574.2011.00488.x [9] Mojirsheibani M，Tibshirani R（1996）关于bootstrap预测区间的一些结果。加拿大统计局24:549-568·Zbl 0879.62039号 ·doi:10.2307/3315333 [10] Smithson M，Verkuilen J（2005）更好的柠檬榨汁机？具有β分布因变量的最大似然回归。心理方法11:54-71·doi:10.1037/1082-989X.11.1.54 [11] Zerbinatti LFM（2008）《同时预测模型回归模型》，硕士论文。巴西圣保罗大学。http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-05042008-103844/en.php 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。