William Q. Meeker, PhD, 아이오와 주립대학교 통계학 석좌교수
Chris Gotwalt, PhD, SAS 통계 연구 및 개발 부문 JMP 이사
이 프레젠테이션은 최우수 초청 논문으로 선정되었습니다.
수십 년 동안 리샘플링을 기반으로 하는 부트스트랩은 정확한 방법을 사용할 수 없고 표본 크기가 계산하기 쉬운 대형 데이터에 의존할 만큼 크지 않은 응용 프로그램에서 신뢰할 수 있는 신뢰 구간을 계산하는 데 널리 사용되는 방법이었습니다. -Wald(정규 근사) 신뢰 구간과 같은 샘플 근사 방법. 그러나 리샘플링 부트스트랩 방법을 사용할 수 없는 응용 프로그램이 많이 있습니다. 여기에는 데이터가 심하게 검열되는 상황, "성공" 응답이 드물거나 설명 변수 전반에 걸쳐 성공과 실패의 혼합이 제한된 경우의 로지스틱 회귀, 매개변수 수가 근접한 설계된 실험이 포함됩니다. 관측치 수에 따라 달라집니다. 이 세 가지 상황의 공통점은 모델의 모든 매개변수를 추정할 수 없는 상당 부분의 재표본이 있을 수 있다는 것입니다. 이 강연에서는 JMP Pro에서 구현된 부분 무작위 가중치 부트스트랩 방법이 어떻게 이러한 문제를 방지하고 신뢰할 수 있는 신뢰 구간을 제공할 수 있는지 보여줍니다.
