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威克伦，T。

重采样带来的缺陷。 （英语） Zbl 1401.62019年

数学。方法统计。 27，第2期，145-161（2018）.
摘要：当经典的非参数引导通过蒙特卡洛过程实现时，人们会从一系列典型的独立和同分布的值中重新采样。但是，当必须基于此类重采样值做出决策时，会发生什么情况？量化此重采样步骤导致的信息损失的一种方法是考虑缺陷距离，即L.Le Cam公司【《数学年鉴》第35卷，1419–1455页（1964年；Zbl 0129.11202号)]在（n）个独立且相同分布的观测值的统计实验和由（m）个通过替换重采样从原始（n）中获取的观测值组成的统计实验之间。通过与只进行随机子抽样大小的子抽样的实验进行比较，可以根据附加观测中包含的信息量来确定缺陷。对于某些实验来说，缺陷距离与重采样时错过的观测值的预期比例成正比。

引用于1文件

MSC公司：

62B15号机组 统计学实验理论
62F40型 Bootstrap、jackknife和其他重新采样方法

关键词：

缺乏；重新取样；引导数据库；实验对比

引文：

Zbl 0129.11202号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Wiklund}，数学。方法统计27，No.2，145--161（2018；Zbl 1401.62019）
全文： 内政部

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