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在许多领域中,Bootstrap成为一种数据处理的有效方法。很多情况下,模型中感兴趣的参数的置信区间难以构建,为了解决这一问题,文章提出了一个新的贝叶斯Bootstrap置信区间的估计量,并做了蒙特卡洛模拟比较,结果比经典区间估计方法和经典Bootstrap方法更优,并进行了实例分析。
基于贝叶斯的Bootstrap置信区间
【摘 要】
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在许多领域中,Bootstrap成为一种数据处理的有效方法。很多情况下,模型中感兴趣的参数的置信区间难以构建,为了解决这一问题,文章提出了一个新的贝叶斯Bootstrap置信区间的估
【机 构】
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兰州财经大学统计学院,中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学统计学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2020年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11861042)
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