부트 스트랩 t 방법 또는 단순히 부트 스트랩에 의한 평균 신뢰 구간 추정?

평균의 신뢰 구간을 추정 할 때 부트 스트랩 t 방법과 비모수 부트 스트랩 방법을 모두 적용 할 수 있지만 전자는 약간 더 많은 계산이 필요하다고 생각합니다.

일반적인 비모수 적 부트 스트랩에 비해 부트 스트랩 t의 장단점이 무엇인지 궁금합니다. 왜?

이것을 설명하기위한 참고 자료가 있습니까?

Bootstrap- 여전히 파라 메트릭 분포에 대한 가정에 의존 : 통계의 부트 스트랩 분포가 정규 분포가있는 경우, 당신은 bootstrap- 사용할 수 방법을. 이것은 대칭 CI로 이어질 것입니다.$t$$t$

그러나 샘플링 분포가 왜곡되거나 편향된 경우 백분위 수 부트 스트랩 (비대칭 CI 허용)을 사용하는 것이 좋습니다.

이제 어떤 방법을 사용해야합니까?

에 관한 부트 스트랩 평균 : 윌콕스에 의한 시뮬레이션 (2010)에 따르면, 백분위 부트 스트랩해야 하지 (bootstrap-이 경우 트림 수단에 사용할 수 더 잘 작동); 부트 스트랩은 백분위 bootstrap- 트리밍 20 %에서보다 월등부터 (상황이 10 % 트리밍 명확하지 않다).$t$$t$

또 다른 힌트는 Hesterberg et al. (2005, 14-35 페이지) :

부트 스트랩 t 및 부트 스트랩 백분위 수 간격을 안전하게 사용하기위한 조건은 약간 모호합니다. 이러한 간격을 서로 비교하여이 간격이 적절한 지 확인하는 것이 좋습니다. 부트 스트랩 분포의 바이어스가 작고 분포가 정규에 가까우면 부트 스트랩 t 및 백분위 수 신뢰 구간이 밀접하게 일치합니다. t 간격과 달리 백분위 간격은 왜도를 무시하지 않습니다. 따라서 편향이 작은 한 백분위 간격이 일반적으로 더 정확합니다. 보다 정확한 부트 스트랩 간격을 곧 충족 할 것이기 때문에 부트 스트랩 t와 부트 스트랩 백분위 수 간격이 밀접하게 일치하지 않는 경우 간격 유형을 사용하지 않는 것이 좋습니다.

-> 의견이 일치하지 않을 경우 BCa로 수정 한 부트 스트랩 CI를 더 잘 사용하십시오!

Hesterberg, T., Monaghan, S., Moore, D., Clipson, A. & Epstein, R. (2005). 부트 스트랩 방법 및 순열 테스트. 통계 실습 소개, 14.1–14.70.

RR Wilcox (2010). 현대 통계 방법의 기초 : 실질적으로 힘과 정확도 향상. 스프링거 Verlag.