গড়ের আত্মবিশ্বাসের ব্যবধানটি নির্ধারণ করার সময়, আমি মনে করি বুটস্ট্র্যাপ টি পদ্ধতি এবং ননপ্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি উভয়ই প্রয়োগ করতে পারে তবে পূর্বেরটির আরও কিছুটা গণনা প্রয়োজন।
আমি ভাবছি যে সাধারণ ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপের বুটস্ট্র্যাপ টির সুবিধাগুলি এবং অসুবিধাগুলি কী? কেন?
এটি ব্যাখ্যা করার জন্য কিছু রেফারেন্স আছে?
উত্তর:
Bootstrap- এখনও স্থিতিমাপ ডিস্ট্রিবিউশন অনুমানের উপর নির্ভর করে: একটি পরিসংখ্যাত এর boostrap বন্টন একটি সাধারণ বন্টনের থাকে, তাহলে আপনি bootstrap- ব্যবহার করতে পারেন পদ্ধতি। এটি সিমেট্রিক সিআইয়ের দিকে পরিচালিত করবে।
তবে, যদি নমুনা বিতরণটি স্কিউ বা পক্ষপাতদুষ্ট হয় তবে পারসেন্টাইল বুটস্ট্র্যাপ ব্যবহার করা ভাল (যা অসম্পূর্ণ সিআইয়ের অনুমতি দেয়)।
এখন, আপনার কোন পদ্ধতিটি ব্যবহার করা উচিত?
বুটস্ট্র্যাপযুক্ত অর্থ সম্পর্কিত: উইলকক্সের অনুকরণ অনুসারে (২০১০) পার্সেন্টাইল বুটস্ট্র্যাপটি নিরক্ষিত উপায়ে ব্যবহার করা উচিত নয় (এই ক্ষেত্রে বুটস্ট্র্যাপ আরও ভাল কাজ করে); 20% থেকে শুরু ছাঁটাই, শতকরা বুটস্ট্র্যাপ outperforms bootstrap- (অবস্থা 10% ছাঁটাই জন্য স্পষ্ট নয়)।
আরেকটি ইঙ্গিত এসেছে হস্টারবার্গ এট আল থেকে। (2005, পৃষ্ঠা 14-35):
বুটস্ট্র্যাপ টি এবং বুটস্ট্র্যাপ পারসেন্টাইল ইন্টারভালগুলির নিরাপদ ব্যবহারের শর্তগুলি কিছুটা অস্পষ্ট। আমরা আপনাকে সুপারিশ করি যে এই অন্তরগুলি একে অপরের সাথে তুলনা করে যুক্তিসঙ্গত কিনা তা পরীক্ষা করে দেখুন। বুটস্ট্র্যাপ বিতরণের পক্ষপাতদুটি যদি ছোট হয় এবং বিতরণ স্বাভাবিকের কাছাকাছি হয় তবে বুটস্ট্র্যাপ টি এবং পারসেন্টাইল আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলি ঘনিষ্ঠভাবে সম্মত হবে। পারসেন্টাইল অন্তর, টি-এর মতো বিরতি, ঘাটতিটিকে উপেক্ষা করবেন না। পার্সেন্টাইল অন্তরগুলি সুতরাং ব্যবহারিকভাবে আরও নির্ভুল, যতক্ষণ পক্ষপাত ছোট হয়। যেহেতু আমরা শীঘ্রই আরও সঠিক বুটস্ট্র্যাপ অন্তরগুলি পূরণ করব, আমাদের সুপারিশটি হ'ল যে বুটস্ট্র্যাপ টি এবং বুটস্ট্র্যাপ পারসেন্টাইল অন্তরগুলি ঘনিষ্ঠভাবে সম্মত হয় না, উভয় প্রকারের বিরতি ব্যবহার করা উচিত নয়।
-> মতবিরোধের ক্ষেত্রে বিসিএ-সংশোধিত বুটস্ট্র্যাপ সিআই ব্যবহার করুন!
হেস্টারবার্গ, টি।, মোনাঘান, এস।, মুর, ডি, ক্লিপসন, এ।, এবং এপস্টেইন, আর। (2005)। বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি এবং ক্রমশক্তি পরীক্ষা। পরিসংখ্যান অনুশীলনের ভূমিকা, 14.1–14.70।
উইলকক্স, আরআর (2010) আধুনিক পরিসংখ্যানগত পদ্ধতির মৌলিক বিষয়গুলি: শক্তি এবং নির্ভুলতার যথেষ্ট উন্নতি করে। স্প্রিঞ্জার ভার্লাগ।