The fast iterated bootstrap
快速迭代自助法AI 解读 ↓
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快速迭代自助法
- 研究问题
- 标准自助法的多层迭代计算量随层数迅速增加，能否以较低计算成本实现更高阶迭代，并改善检验的有限样本表现？
- 方法与思路
- 作者把快速双重自助法扩展至更高迭代阶数，提供实现算法，并用一系列模拟比较不同方法的检验尺寸与功效。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新方法的计算需求随迭代层数线性增加；模拟中快速三重自助法较两类双重方法尺寸失真更小，且未损失功效。
- 阅读关注点
- 应核对快速迭代近似的构造、计算量比较的口径，以及模拟中的统计量、原假设、备择设定和尺寸与功效评估方式。
- 阅读边界
- 仅据出版社摘要，模拟中的改善不能推广至所有检验问题；摘要未说明近似误差条件、具体实验设计及运行时间数值。
原文摘要
The standard forms of bootstrap iteration are very computationally demanding. As a result, there have been several attempts to alleviate the computational burden by use of approximations. In this paper, we extend the fast double bootstrap of Davidson and MacKinnon (2007) to higher orders of iteration, and provide algorithms for their implementation. The new methods make computational demands that increase only linearly with the level of iteration, unlike standard procedures, whose demands increase exponentially. In a series of simulation experiments, we show that the fast triple bootstrap improves on both the standard and fast double bootstraps, in the sense that it suffers from less size distortion under the null with no accompanying loss of power.