Importance of Interpolation When Constructing Double-Bootstrap Confidence Intervals
构造双重自助法置信区间时插值的重要性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及通用自助法置信区间的计算与覆盖误差，缺乏归入所列具体计量应用领域的文本依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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构造双重自助法置信区间时插值的重要性
- 研究问题
- 双重自助法置信区间的模拟误差如何影响覆盖误差，在哪一层进行线性插值能够有效降低计算成本？
- 方法与思路
- 作者考察双重自助法第二层的线性插值，将其与标准蒙特卡洛近似比较，并分析第一层插值对模拟误差的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，第二层插值可使覆盖误差中的模拟误差分量降低一个数量级，并以较低计算成本逼近无限模拟区间的覆盖表现。
- 阅读关注点
- 应核对插值对象及实现步骤、两层模拟次数的配置、误差比较的理论条件，以及接近无限模拟覆盖表现的判定标准。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 摘要；摘要未说明具体模型条件、模拟次数或计算节省数值，不能据此保证任意问题中都有相同改善。
原文摘要
Summary We show that, in the context of double-bootstrap confidence intervals, linear interpolation at the second level of the double bootstrap can reduce the simulation error component of coverage error by an order of magnitude. Intervals that are indistinguishable in terms of coverage error with theoretical, infinite simulation, double-bootstrap confidence intervals may be obtained at substantially less computational expense than by using the standard Monte Carlo approximation method. The intervals retain the simplicity of uniform bootstrap sampling and require no special analysis or computational techniques. Interpolation at the first level of the double bootstrap is shown to have a relatively minor effect on the simulation error.