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Unbiased estimates of variance components with bootstrap procedures

机译：引导程序的方差分量的无偏估计

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This article provides general procedures for obtaining unbiased estimates of variance components for any random-model balanced design under any bootstrap sampling plan, with the focus on designs of the type typically used in generalizability theory. The results reported here are particularly helpful when the bootstrap is used to estimate standard errors of estimated variance components. For the p x i design, Wiley (2000) provided formulas for correcting for bias in bootstrap estimates of variance components. This article extends Wiley's results to any design and any bootstrap procedure. There are important differences in approach, however. In particular, in this article unbiased estimates of variance components are obtained directly for any bootstrap sample through the use of modified expected T-term (uncorrected sums of squares) equations.
机译：本文提供了在任何自举抽样计划下获得任何随机模型平衡设计方差分量的无偏估计的通用程序，重点是一般化理论中通常使用的类型的设计。当引导程序用于估计估计方差分量的标准误差时，此处报告的结果特别有用。对于p x i设计，Wiley（2000）提供了用于校正方差分量的自举估计中的偏差的公式。本文将Wiley的结果扩展到任何设计和任何引导过程。但是，方法上存在重要差异。特别是，在本文中，通过使用修正的预期T项（未校正的平方和）方​​程式，可以直接获取任何自举样本的方差成分的无偏估计。

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