부트 스트래핑이 중앙값 추정의 불확실성을 평가하는 유효한 방법입니까?

부트 스트랩은 평균 추정치의 불확실성에 접근하는 데 효과적이지만 부트 스트랩이 정량적 추정치 (특히 중앙값)의 불확실성을 평가하는 데 좋지 않은 곳을 읽는 것을 기억합니다.

어디서 읽었는지 기억이 나지 않으며 빠른 Google 검색으로 많은 것을 찾을 수 없었습니다. 이것에 대한 생각과 참조는 대단히 감사하겠습니다.

references bootstrap median

— 글렌
소스

부트 스트랩은 sqregStata 의 (동시 양자 회귀) 명령이 표준 오류를 추정하는 방법이므로 이상하게 들립니다 . 그러나 이것은 아무것도 증명하지 못합니다.

— boscovich

참조 : Rogers, WH 1992. sg11 : Quantile regression 표준 오류. Stata 기술 공지 9 : 16–19. Stata Technical Bulletin Reprints, Vol. 2, 133–137 쪽. TX, College Station : Stata Press. --- Rogers, WH 1993. sg11.2 : Quantile 회귀 표준 오차의 계산. Stata 기술 공지 13 : 18–19. Stata Technical Bulletin Reprints, Vol. 3, 77–78 쪽. TX, College Station : Stata Press.

— boscovich

언급 한 참조는 (1) 샘플 중간 값 부트 스트랩에 대한 참고 사항 , (2) 부트 스트랩 Quantile 분산 추정기의 정확한 수렴 률

잘못된 의사 소통이 있었는지 궁금합니다. 부트 스트랩은 꼬리보다 분포 중간에서 더 잘 작동한다는 것을 잘 알고 있습니다. 따라서, 예를 들어, 중앙값을 부트 스트래핑하는 것이 가장 강력한 분위수 인 반면 최소 또는 최대를 부트 스트래핑하는 것은 반드시 실패합니다. @cardinal의 답변이 여기 에 도움이 될 수 있습니다.

— gung-Monica Monica 복원

@Procrastinator 인용 한 두 가지 관련 참조에 감사드립니다. 답변에서 인용 한 내 책에는 부트 스트랩 기사에 대한 참조가 포함되어 있으며 인용 한 두 참조는 모두 책에 나열되어 있습니다.

— Michael R. Chernick

중앙값은 부트 스트랩 될 수 있으며 중앙값의 추정은 부트 스트랩의 좋은 적용입니다. Staudte and Sheather (1990, pp.83-850) 는 1978 년 Maritz와 Jarrett이 논문에서 원래 도출 한 중앙값 추정치의 표준 오차에 대한 부트 스트랩 추정치의 정확한 계산을 도출합니다. 자세한 내용은 여기 amazon.com 의 부트 스트랩에 관한 저의 책 48 ~ 50 페이지 에 있습니다.

— 마이클 R. 체 르닉
소스

(+1) 내가 게시 한 참고 문헌에서 언급 한 것처럼 부트 스트랩 분산 추정기의 수렴에 약간의주의를 기울여야합니다. "(1)에서"부트 스트랩 분산 추정기가 거의 확실하게 점근 분산에 수렴한다는 자연스러운 추측은 꼬리 조건이 부과되지 않는 한 거짓으로 표시됩니다 ".

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@ Procrastinator 예, 일관성에 대한 가벼운 제한을 지적하는 것이 좋습니다. 기본적으로 알파> 0이 존재하는 순간이 필요합니다.

— Michael R. Chernick

(+1) @Michael,이 질문에 대한 답변을 기대하고있었습니다.

@Procrastinator 예, 질문에 부트 스트랩이라는 용어가 표시되면 눈이 밝아집니다.

— Michael R. Chernick