ウィリアム Q. ミーカー博士、統計学特別教授、アイオワ州立大学
Chris Gotwalt 博士、JMP 統計研究開発担当ディレクター、SAS
この発表は Best Invited Paper に選ばれました。
数十年にわたり、リサンプリングに基づくブートストラップは、アプリケーションの信頼できる信頼区間を計算するために広く使用されてきた方法であり、正確な方法が利用できず、サンプル サイズが十分に大きくなく、簡単に計算できる大きなデータに頼ることができません。 -Wald (正規近似) 信頼区間などのサンプル近似方法。 ただし、リサンプリング ブートストラップ法を使用できないアプリケーションが多数あります。 これらには、データが大幅に打ち切られている状況、「成功」応答がまれなイベントである場合、または説明変数全体で成功と失敗の混合が制限されている場合のロジスティック回帰、およびパラメーターの数が近い場合に設計された実験が含まれます。観測数に。 これら 3 つの状況に共通することは、モデル内のすべてのパラメーターを推定することができないリサンプルのかなりの割合が存在する可能性があるということです。 この講演では、JMP Pro に実装されている分数ランダム重みブートストラップ法が、これらの問題を回避し、信頼できる信頼区間を提供する方法を示します。
