...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Journal of Econometric Methods >Percentile and Percentile-f Bootstrap Confidence Intervals: A Practical Comparison
【24h】

Percentile and Percentile-f Bootstrap Confidence Intervals: A Practical Comparison

机译：百分位数和百分位数-f Bootstrap置信区间：实际比较

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

This paper employs a Monte Carlo study to compare the performance of equal-tailed bootstrap percentile-f, symmetric bootstrap percentile-f, bootstrap percentile, and standard asymptotic confidence intervals in two distinct heteroscedastic regression models. Bootstrap confidence intervals are constructed with both the XY and wild bootstrap algorithm. Theory implies that the percentile-f methods will outperform the other methods, where performance is based on the convergence rate of empirical coverageto the nominal level. Results are consistent across models, in that in the case of the XY bootstrap algorithm the symmetric percentile-f method outperforms the other methods, but in the case of the wild bootstrap algorithm the two percentile-f methods perform similarly and outperform the other methods. The implication is that practitioners that employ the XY algorithm should utilize the symmetric percentile-f interval, while those who opt for the wild algorithm should use either of the percentile-f methods.
机译：本文采用了蒙特卡洛研究，在两个不同的异方差回归模型中比较了等尾自举百分比-f，对称自举百分比-f，自举百分比和标准渐近置信区间的性能。 Bootstrap置信区间是使用XY和Wild Bootstrap算法构造的。理论表明，百分位数-f方法将优于其他方法，后者的性能基于经验覆盖率到名义水平的收敛速度。各个模型的结果是一致的，因为在XY引导算法中，对称百分比-f方法优于其他方法，但是在野生引导算法中，两个百分点-f方法具有相似的性能，并且优于其他方法。这意味着采用XY算法的从业人员应利用对称的百分位数-f区间，而选择野生算法的实践者应使用两种百分位数-f方法。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号