При оценке доверительного интервала среднего значения, я думаю, можно применять как метод начальной загрузки, так и непараметрический метод начальной загрузки, но первый требует немного больше вычислений.
Интересно, каковы преимущества и недостатки начальной загрузки по сравнению с обычной непараметрической начальной загрузкой? Почему?
Есть ли ссылки для объяснения этого?
Bootstrap- все еще полагается на предположениях для параметрических распределений: Если распределение boostrap из статистики имеет нормальное распределение, вы можете использовать bootstrap- т метод. Это приведет к симметричному КИ.
Однако, если распределение выборки искажено или смещено, лучше использовать процентиль начальной загрузки (которая учитывает асимметричные КИ).
Теперь какой метод вы должны использовать?
Другой намек приходит от Hesterberg et al. (2005, стр. 14-35):
Условия для безопасного использования интервалов начальной загрузки и процентиля начальной загрузки немного расплывчаты. Мы рекомендуем вам проверить, являются ли эти интервалы разумными, сравнивая их друг с другом. Если смещение распределения начальной загрузки мало, а распределение близко к нормальному, интервалы начальной загрузки t и процентиля будут близко совпадать. Процентные интервалы, в отличие от интервалов t, не игнорируют асимметрию. Поэтому процентильные интервалы, как правило, более точны, если смещение мало. Поскольку мы скоро встретим гораздо более точные интервалы начальной загрузки, мы рекомендуем, чтобы, когда интервалы начальной загрузки t и начальной загрузки не совпадали, не следует использовать ни один тип интервала.
-> В случае разногласий лучше использовать загрузочную CI-коррекцию CI!
Хестерберг Т., Монаган С., Мур Д., Клипсон А. и Эпштейн Р. (2005). Методы начальной загрузки и тесты перестановок. Введение в практику статистики, 14.1–14.70.
Wilcox, RR (2010). Основы современных статистических методов: Существенное улучшение мощности и точности. Springer Verlag.