Bootstrap t yöntemiyle veya sadece bootstrap ile ortalama güven aralığını tahmin et?

Ortalama güven aralığını tahmin ederken, hem bootstrap t yönteminin hem de parametrik olmayan bootstrap yönteminin geçerli olabileceğini düşünüyorum, ancak ilkinin biraz daha fazla hesaplama gerektirdiğini düşünüyorum.

Acaba bootstrap t'in normal parametrik olmayan bootstrap'e göre avantajları ve dezavantajları nelerdir? Neden?

Bunu açıklamak için bazı referanslar var mı?

Bootstrap-$t$ parametrik dağılımlar için hala varsayımlara dayanmaktadır: Eğer bir istatistiğin boostrap dağılımının normal dağılımı varsa, bootstrap-$t$yöntem. Bu simetrik bir CI'ye yol açacaktır.

Bununla birlikte, örnekleme dağılımı çarpık veya eğimli ise, yüzdelik bootstrap (asimetrik CI'lere izin verir) kullanmak daha iyidir.

Şimdi, hangi yöntemi kullanmalısınız?

Wilcox tarafından simülasyonları (2010) 'a göre yüzdelik önyükleme olmalıdır: bootstrapped ortalama Dair değil bu durumda (tıraşlanmamış amaçla kullanılmamalı bootstrap-$t$daha iyi çalışır); % 20 kırpma ile başlayarak, yüzdelik önyükleme önyükleme- sinden daha iyi performans gösterir.$t$ (durum% 10 kırpma için belirsizdir).

Başka bir ipucu Hesterberg ve ark. (2005, s. 14-35):

Bootstrap t ve bootstrap yüzdelik aralıklarının güvenli kullanımı için koşullar biraz belirsizdir. Bu aralıkların birbirleriyle karşılaştırılarak makul olup olmadığını kontrol etmenizi öneririz. Bootstrap dağılımının sapması küçükse ve dağılım normale yakınsa, bootstrap t ve yüzdelik güven aralıkları yakından anlaşacaktır. Yüzdelik aralıklar, t aralıkları gibi, eğriliği görmezden gelmez. Bu nedenle, yüzdelik aralıklar, sapma küçük olduğu sürece genellikle daha doğrudur. Yakında çok daha doğru bootstrap aralıklarını karşılayacağımız için önerimiz, bootstrap t ve bootstrap yüzdelik aralıkları yakın bir şekilde uyuşmadığında, her iki aralığın da kullanılması gerektiğidir.

-> anlaşmazlık durumunda, BCa düzeltmeli bootstrap CI'yi daha iyi kullanın!

Hesterberg, T., Monaghan, S., Moore, D., Clipson, A. ve Epstein, R. (2005). Önyükleme yöntemleri ve permütasyon testleri. İstatistik Uygulamalarına Giriş, 14.1-14.70.

Wilcox, RR (2010). Modern istatistiksel yöntemlerin temelleri: Gücü ve doğruluğu önemli ölçüde geliştirme. Springer Verlag.