Bootstrap模型平均置信区间

郭庆光; 李新民

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Bootstrap模型平均置信区间

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模型平均作为能够解决模型不确定性的统计推断方法越来越受欢迎,模型平均应用也从点估计扩展到区间估计。目前模型平均置信区间常用方法包括Wald区间和MATA-Wald区间,这些区间都是在参数估计的分布渐近正态的情况下构建的,所以这两种方法在拟合正态数据时效果是非常好的。在本文中,我们将参数估计的Bootstrap分布来近似其真实分布,进而提出了Bootstrap模型平均置信区间,并对这3种方法分别在正态数据和偏态数据的模型下的表现进行模拟比较。模拟结果表明在正态数据的模型下,Bootstrap模型平均置信区间在上错误率和覆盖率方面仅略差于MATA区间。在偏态数据的模型下,百分位数Bootstrap模型平均置信区间的覆盖率要优于Wald区间和MATA区间,并且提供了较好的错误率,特别是上错率,都更接近名义水平。所以Boorstrap区间表现出很好的适应性。

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来源
《应用数学进展》 |2021年第11期|3802-3810|共9页
作者
郭庆光; 李新民;
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作者单位

青岛大学数学与统计学院;

山东青岛;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
模型平均; Bootstrap; 上、下错误率; 覆盖率; 平均区间长度;

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