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Non-parametric bootstrap recycling

机译：非参数自举回收

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The double bootstrap provides diagnostics for bootstrap calculations and, if need be, appropriate adjustments. The amount of computation involved is usually considerable, and recycling provides a less computer intensive alternative. Recycling consists of using repeatedly the same samples drawn from a recycling distribution G for estimation under each first-level bootstrap distribution, rather than independently repeating the simulation and estimation steps for each of these. Recycling is successful in parametric applications of the bootstrap, as demonstrated by M.A. Newton and C.J. Geyer (J. Amer. Statist. Assoc. 89: 905-912, 1994). We show that it is bound to fail in non-parametric bootstrap applications, and suggest a modification that makes the method work. The modification consists of smoothing the first-level bootstrap distributions, with the desired consequence that this removes the zero probabilities in the multinomial distributions that define them. We also discuss efficient choices of recycling distributions, both in terms of estimator efficiency and simulation efficiency.
机译：双引导程序为引导程序计算提供诊断，并在需要时提供适当的调整。通常所涉及的计算量很大，而回收提供了较少的计算机密集型替代方案。循环包括重复使用从循环分布G提取的相同样本进行每个一级引导分布下的估计，而不是独立地为每个重复进行模拟和估计步骤。正如M.A. Newton和C.J. Geyer（J. Amer。Statist。Assoc。89：905-912，1994）所证明的那样，回收在引导程序的参数化应用中是成功的。我们证明了它在非参数引导程序中必然会失败，并提出了使该方法起作用的修改方案。该修改包括平滑第一级引导程序分布，其理想结果是，这消除了定义它们的多项式分布中的零概率。我们还从估计器效率和模拟效率两方面讨论了回收分布的有效选择。

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