Szukam referencji dotyczących obliczania przedziałów ufności dla trybu (ogólnie). Bootstrap może wydawać się naturalnym pierwszym wyborem, ale jak omówiono w Romano (1988), standardowy bootstrap nie działa w trybie i nie zapewnia żadnego prostego rozwiązania. Czy coś się zmieniło od czasu tego artykułu? Jaki jest najlepszy sposób obliczania przedziałów ufności dla trybu? Jakie jest najlepsze podejście oparte na bootstrapie? Czy możesz podać jakieś odpowiednie referencje?
Romano, JP (1988). Uruchamianie trybu. Roczniki Instytutu Matematyki Statystycznej, 40 (3), 565-586.
Odpowiedzi:
Chociaż wydaje się, że nie przeprowadzono zbyt wielu badań na ten temat, istnieje dokument, który zagłębił się w to na pewnym poziomie. Artykuł „ Bootstrapping” trybu w modelu regresji nieparametrycznej z losowym projektem (Ziegler, 2001) sugeruje zastosowanie wygładzonego sparowanego bootstrapu (SPB). W metodzie tej, cytując streszczenie, „zmienne ładowania początkowego są generowane z gładkiej dwuwymiarowej gęstości na podstawie par obserwacji”.
Autor twierdzi, że SPB „jest w stanie uchwycić prawidłową wartość odchylenia, jeśli estymator pilotażowy dla m jest nadmiernie wygładzony”. Tutaj m jest funkcją regresji dla dwóch zmiennych iid.
Powodzenia i mam nadzieję, że to da ci początek!
źródło