A Review of Bootstrap Confidence Intervals
自助法置信区间综述AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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自助法置信区间综述
- 研究问题
- 不同自助法置信区间与置信区域的数学有效性如何理解，偏差校正、加速校正及迭代步骤怎样影响覆盖精度？
- 方法与思路
- 作者综述参数与非参数情形下的百分位和校正方法，以近似枢轴量分布估计解释自助法，并讨论迭代改善覆盖率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称除系统评述既有方法外，还介绍一种与加速偏差校正相关的程序，避免显式计算该方法所需的解析校正项。
- 阅读关注点
- 应核对各程序的适用条件、近似枢轴量的构造，以及省去解析校正和使用迭代步骤时覆盖精度结论的具体依据。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；覆盖误差阶数、正则条件及计算成本未给出，不能判定某一种方法在所有场景更优。
原文摘要
SUMMARY A survey of bootstrap procedures for constructing confidence regions is given. In particular, several distinct bootstrap methods are considered, with emphasis on the mathematical correctness of these procedures. The percentile, bias-corrected percentile and accelerated bias-corrected percentile methods, developed by Efron, are reviewed in both parametric and nonparametric situations. A procedure related to the accelerated bias-corrected method, which avoids explicit calculation of the analytical corrections required in Efron's method, is also introduced. In the context of a functional approach for the construction of confidence regions, the bootstrap is motivated as a method to estimate the distributions of approximate pivots. Finally, iterative bootstrap methods are discussed as means to improve coverage accuracy.