基于贝叶斯的Bootstrap置信区间

作者：张茺喨; 田茂再^*

来源：统计与决策, 2020, 36(01): 32-35.

DOI：10.13546/j.cnki.tjyjc.2020.01.007

• Bootstrap
• 贝叶斯
• 置信区间

在许多领域中,Bootstrap成为一种数据处理的有效方法。很多情况下,模型中感兴趣的参数的置信区间难以构建,为了解决这一问题,文章提出了一个新的贝叶斯Bootstrap置信区间的估计量,并做了蒙特卡洛模拟比较,结果比经典区间估计方法和经典Bootstrap方法更优,并进行了实例分析。

• 单位
  中国人民大学; 兰州财经大学