Variance Stabilization and the Bootstrap
方差稳定化与 BootstrapAI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用 bootstrap 置信区间构造，未提供所列应用细分的文本依据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
方差稳定化与 Bootstrap
- 研究问题
- 能否先从数据估计方差稳定化变换，再构造 bootstrap t 置信区间，以改善区间表现并降低计算需求？
- 方法与思路
- 作者通过初步 bootstrap 自动估计变换，在变换后的参数尺度上计算 t 区间，再映射回原尺度并与既有区间比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法在部分情形二阶正确且具有不变性，一些例子中表现更好、计算更少，与 BCa 方法产生相近结果。
- 阅读关注点
- 应核对变换的估计步骤、不变性的含义、二阶正确的适用条件，以及计算量和区间表现比较所用的设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未明的 OpenAlex 索引摘要；二阶性质限于部分情形，具体比较数值未说明，不能认定普遍优于其他区间。
原文摘要
We investigate the use of a variance stabilizing transformation for the computation of a bootstrap t confidence interval. The transformation is estimated in an ‘automatic’ manner through an initial bootstrap step. A bootstrap t interval is then computed for the variance stabilized parameter and the interval is mapped back to the original scale. The resultant procedure is second-order correct in some settings, invariant and in a number of examples it performs better than the usual untransformed bootstrap / interval. It also requires far less computation. The new interval is compared with Efron's BCa procedure and the two methods are seen to produce similar results.