Better Bootstrap Confidence Intervals
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分类依据与纠错
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改进的 Bootstrap 置信区间
- 研究问题
- 在多参数模型中为单个目标参数构造近似区间时，如何自动纳入变换与偏差修正，以改善标准区间的准确性？
- 方法与思路
- 作者提出改进的 Bootstrap 区间，将通常逐项设计的变换和偏差修正纳入构造，并同时讨论参数与非参数情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，新区间在广泛问题中达到二阶正确性，相比此前方法有所改进，但需要付出明显增加的计算成本。
- 阅读关注点
- 应核对具体区间构造、二阶正确性的定义与正则条件，以及参数和非参数实现中的修正量及计算需求。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；标准区间公式有缺失，须查原 PDF；二阶正确性的条件及有限样本改善未说明。
原文摘要
We consider the problem of setting approximate confidence intervals for a single parameter θ in a multiparameter family. The standard approximate intervals based on maximum likelihood theory, , can be quite misleading. In practice, tricks based on transformations, bias corrections, and so forth, are often used to improve their accuracy. The bootstrap confidence intervals discussed in this article automatically incorporate such tricks without requiring the statistician to think them through for each new application, at the price of a considerable increase in computational effort. The new intervals incorporate an improvement over previously suggested methods, which results in second-order correctness in a wide variety of problems. In addition to parametric families, bootstrap intervals are also developed for nonparametric situations.