A Three-step Method for Choosing the Number of Bootstrap Repetitions
选择 Bootstrap 重复次数的三步法AI 解读 ↓
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选择 Bootstrap 重复次数的三步法
- 研究问题
- 为标准误、区间、检验及偏差校正进行 bootstrap 时，应怎样选择重复次数 B，使有限次模拟结果相对理想无限次 bootstrap 达到目标精度？
- 方法与思路
- 作者针对不同 bootstrap 任务给出三步选择方法，以标准误、区间长度、临界值、p 值或偏差校正估计相对无限次模拟理想量的百分比偏差衡量精度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这套方法可按预设精度选择重复次数，涵盖参数、半参数与非参数模型，以及独立或相依数据，并适用于所列多种推断与偏差校正任务。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对三步程序的具体计算、初始重复次数及停止规则，查看精度目标如何转成 B，并核对不同区间、检验和相依数据重抽样的适用条件。
- 阅读边界
- 该精度指标衡量有限重复相对无限重复的模拟误差，并不直接保证统计覆盖率或检验水平；摘要未说明具体公式、计算成本及不同重抽样方案的适用限制。
原文摘要
This paper considers the problem of choosing the number of bootstrap repetitions B for bootstrap standard errors, confidence intervals, confidence regions, hypothesis tests, p-values, and bias correction. For each of these problems, the paper provides a three-step method for choosing B to achieve a desired level of accuracy. Accuracy is measured by the percentage deviation of the bootstrap standard error estimate, confidence interval length, test's critical value, test's p-value, or bias-corrected estimate based on B bootstrap simulations from the corresponding ideal bootstrap quantities for which B = infinity. The results apply to parametric, semiparametric, and nonparametric models with independent or dependent data.