1. Bootstrap 简介 bootstrap 是一种崭新的增广样本统计方法,为解决小样本问题提供了很好的思路。它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。对于回归模型:对于线性回归模型: yt=Xtβ+ut,E(ut|Xt)=0,E(usut=0)∀s≠t 可以通过多种方法来建立 bootstrap 的数据生成过程 (DGP) ...
1.1 经典 Bootstrap 简介 经典Bootstrap 的核心思想是:通过对原样本的观测值进行有放回地抽样,生成一系列 bootstrap 经验样本,进而通过对经验样本的计算获得统计量的分布,以达到统计推断的目的。其背后逻辑在于将原样本当成总样本,也就是说,假设原样本包含总样本的全部信息,可以通过从原样本进行抽样后再统计推断。 ...
Stata:Bootstrap 简介 1. Bootstrap 简介 bootstrap 是一种崭新的增广样本统计方法,为解决小样本问题提供了很好的思路。它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。对于回归模型:对于线性回归模型: 可以通过多种方法来建立 bootstrap 的数据生成过程 (DGP) 。所谓的 bootstrap DGP 是对...
1.Bootstrap简介 bootstrap 是一种崭新的增广样本统计方法,为解决小样本问题提供了很好的思路。它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。对于回归模型:对于线性回归模型: y t = X t β + u t , E ( u t ∣ X t ) = 0 , E ( u s u t = 0 ) ∀ s ≠ ...
1. Bootstrap 简介 bootstrap 是一种崭新的增广样本统计方法,为解决小样本问题提供了很好的思路。它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法。对于回归模型:对于线性回归模型: 可以通过多种方法来建立 bootstrap 的数据生成过程 (DGP) 。所谓的 bootstrap DGP 是对未知的 「真实 DGP」的...