Phương pháp Bootstrap để Đánh giá Độ chính xác Thống kê

Behaviormetrika - Tập 12 - Trang 1-35 - 1985
Bradley Efron1, Robert Tibshirani1
1Department of Statistics, Stanford University, Stanford, USA

Tóm tắt

Bài tổng quan này được mời viết về các phương pháp bootstrap. Bài viết bắt đầu với việc giải thích ước lượng sai số chuẩn bằng phương pháp bootstrap cho các trường hợp mẫu đơn. Một số ví dụ được đưa ra, bao gồm cả những quy trình thống kê khá phức tạp. Sau đó, phương pháp bootstrap được mở rộng sang các chỉ tiêu đo lường độ chính xác thống kê khác, chẳng hạn như độ thiên lệch và sai số dự đoán, cũng như các cấu trúc dữ liệu phức tạp như chuỗi thời gian, dữ liệu bị kiểm duyệt và các mô hình hồi quy. Một số ví dụ khác được trình bày để minh họa cho những ý tưởng này. Phần cuối của bài báo chủ yếu đề cập đến các khoảng tin cậy bằng phương pháp bootstrap. Bài báo kết thúc với một chương trình FORTRAN cho sai số chuẩn bootstrap.

Từ khóa

#bootstrap #độ chính xác thống kê #khoảng tin cậy #phương pháp thống kê

Tài liệu tham khảo

Anderson, O.D. (1976). Time Series Anlysis and Forecasting. Beran. R. (1984). Bootstrap methods in statistics. Jber. d. Dt. Math. Verein 86, 14–30. Bickel, P.J. and Freedman, D.A. (1981). Some asymptotic theory for the bootstrap. Annals Stat. 9, 1196–1217. Box, G.E.P. and Cox, D.R. (1964). An analysis of transformations. JRSS B, 26, 211–252. Breiman, L. and Friedman, J.H. (1984). Estimating optimal correlations for multiple regression and correlation. To appear. J. Amer. Stat Assoc., March 1985. Cox, D.R. (1972). Regression models and life tables. JRSS B, 34, 187–202. Cramer, H. (1946). Mathematical Methods of Statistics. Princeton University Press, New Jersey. Efron, B. (1979). Bootstrap methods: another look at the jackknife. Annals Stat. 7, 1–26. Efron, B. (1979B). Computers and the theory of statistics: thinking the unthinkable. SIAM Review 21, 460–480. Efron, B. (1981A). Censored data and the bootstrap. J. Amer. Stat. Assoc. 76, 312–319. Efron, B. (1981B). Maximum likelihood and decision theory. Annals Stat 10, 340–356. Efron, B. (1981C). Nonparametric estimates of standard error: the jackknife, the bootstrap, and other resampling methods. Biometrika 68, 589–599. Efron, B. (1982). The jackknife, the bootstrap, and other resampling plans. SIAM CBMS-NSF Monograph 38. Efron, B. (1982A). Transformation theory: how normal is a one parameter family of distributions? Annals Stat, 10, 323–339. Efron, B. (1983). Estimating the error rate of a prediction rule: mprovements in cross-validation. J. Amer. Stat. Assoc. 78, 316–331. Efron, B. (1984A). Bootstrap confidence intervals for a class of parametric problems. To appear Biometrika. Efron, B. (1984B). Better bootstrap confidence intervals. Department of Statistics, Stanford University Technical Report No. 226. Efron, B. and Gong, G. (1983). A leisurely look at the bootstrap, the jackknife, and cross validation. The American Statistician 37, 36–48. Efron, B. and Stein, C. (1981). The jackknife estimate of variance. Annals Stat. 9, 586–596. Fieller, E.C. (1954). Some problems in interval estimation. JRSS B, 16, 175–183. Friedman, J.H. and Stuetzle, W. (1981). Projection pursuit regression. J. Amer. Stat. Assoc. 76, 817–823. Friedman, J.H. and Tibshirani, R.J. (1984). The monotone smoothing of scatterplots. Technometrics 26, 3, 243–250. Hampel, F.R. (1974). The influence curve and its role in robust estimation. J. Amer. Stat. Assoc. 69, 383–393. Hastie, T.J. and Tibshirani, RJ. (1984). Discussion of Peter Huberts “Projection Pursuit”. To appear Annals Stat, August 1985. Hinkley, D.V. (1978). Improving the jackknife with special reference to correlation estimation. Biometrika 65, 13–22. Jaeckel, L. (1972). The infinitesimal jackknife. Memorandum MM 72-1215-11, Bell Laboratories, Murray Hill, New Jersey. Johnson, N. and Kotz, S. (1970). Continuous Univariate Distributions, vol. 2. Houghton Mifflin, Boston. Kaplan, E.L. and Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete samples. J. Amer. Stat Assoc. 53, 457–481. Kiefer, J. and Wolfowitz, J. (1956). Consistency of the maximum likelihood estimator in the presence of infinitely many incidental parameters. Annals Math. Stat 27, 887–906. Mallows, C. (1974). On some topics in robustness. Memorandum, Bell Laboratories, Murray Hill, New Jersey. Miller, R.G. (1974). The jackknife — a review. Biometrika 61, 1–17. Miller, R.G. and Halpern J. (1982). Regression with censored data. Biometrika 69, 521–531. Rao, C.R. (1973). Linear Statistical Inference and Its Applications. Wiley, New York. Singh, K. (1981). On the asymptotic accuracy of Efron’s bootstrap. Annals Stat. 9, 1187–1195. Therneau, T. (1983). Variance Reduction Techniques for the Bootstrap. Ph. D. Thesis. Stanford University, Department of Statistics. Tibshirani, R.J. and Hastie, T.J. (1984). Local likelihood estimation. Department of Statistics, Stanford University Technical Report No. 97. Tukey, J. (1958). Bias and confidence in not quite large samples, abstract. Annals Math. Statist. 29, p. 614.