Oszacować średni przedział ufności metodą bootstrap t lub po prostu bootstrap?

Szacując przedział ufności średniej, myślę, że można zastosować zarówno metodę ładowania początkowego, jak i nieparametryczną metodę ładowania początkowego, ale ta pierwsza wymaga nieco więcej obliczeń.

Zastanawiam się, jakie są zalety i wady bootstrapu t względem normalnego nieparametrycznego bootstrapu? Dlaczego?

Czy są jakieś odniesienia do wyjaśnienia tego?

Bootstrap- nadal opiera się na założeniach dla rozkładów parametrycznych: Jeśli rozkład boostrap statystyki ma rozkład normalny, możesz użyć metody bootstrap- . Doprowadzi to do symetrycznego CI.$t$$t$

Jeśli jednak rozkład próbkowania jest wypaczony lub tendencyjny, lepiej użyć percentyla bootstrap (który pozwala na asymetryczne CI).

Jakiej metody należy użyć?

Jeśli chodzi o średnią bootstrapped: Według symulacji przez Wilcox (2010), percentyl bootstrap powinno nie być używany do nieodciętej sposób (w tym przypadku bootstrap- działa lepiej); Poczynając od 20% przycinanie percentyl ładujący przewyższa bootstrap- (sytuacja jest jasne, 10% przycinania).$t$$t$

Kolejna wskazówka pochodzi od Hesterberga i in. (2005, s. 14–35):

Warunki bezpiecznego korzystania z interwałów bootstrap t i percentyl bootstrap są nieco niejasne. Zalecamy sprawdzenie, czy odstępy te są rozsądne, poprzez porównanie ich ze sobą. Jeśli odchylenie w rozkładzie ładowania początkowego jest małe, a rozkład jest zbliżony do normalnego, przedziały ufności ładowania początkowego ti percentyl będą ściśle zgodne. Przedziały procentowe, w przeciwieństwie do przedziałów t, nie ignorują skośności. Przedziały procentowe są zatem zwykle dokładniejsze, o ile odchylenie jest małe. Ponieważ wkrótce spotkamy znacznie dokładniejsze interwały ładowania, zalecamy, aby gdy interwały ładowania i t centylowania nie zgadzały się ściśle, nie należy stosować żadnego rodzaju odstępu.

-> w przypadku braku porozumienia lepiej użyć CI bootstrap z poprawką BCa!

Hesterberg, T., Monaghan, S., Moore, D., Clipson, A., i Epstein, R. (2005). Metody ładowania początkowego i testy permutacji. Wprowadzenie do praktyki statystycznej, 14.1–14.70.

Wilcox, RR (2010). Podstawy nowoczesnych metod statystycznych: znaczna poprawa siły i dokładności. Springer Verlag.