William Q. Meeker, PhD, Iowa State University의 통계학 명예교수
Chris Gotwalt, PhD, SAS 통계 연구 및 개발 책임자 JMP
이 프레젠테이션은 최우수 초대 논문으로 선정되었습니다.
수십 년 동안 리샘플링에 기반한 부트스트랩은 정확한 방법을 사용할 수 없고 샘플 크기가 충분히 크지 않아 Wald(정규 근사) 신뢰 구간과 같은 계산하기 쉬운 대규모 샘플 근사 방법에 의존할 수 없는 응용 프로그램에서 신뢰할 수 있는 신뢰 구간을 계산하는 데 널리 사용되는 방법이었습니다. 그러나 리샘플링 부트스트랩 방법을 사용할 수 없는 응용 프로그램이 많이 있습니다. 여기에는 데이터가 심하게 검열된 상황, "성공" 응답이 드문 이벤트인 로지스틱 회귀 또는 설명 변수 전체에서 성공과 실패의 혼합이 제한적인 경우, 매개변수 수가 관찰 수에 가까운 설계된 실험이 포함됩니다. 이 세 가지 상황이 공통적으로 갖는 것은 모델의 모든 매개변수를 추정할 수 없는 상당한 비율의 리샘플링이 있을 수 있다는 것입니다. 이 강연에서는 JMP Pro에 구현된 부분 임의 가중치 부트스트랩 방법이 이러한 문제를 피하고 신뢰할 수 있는 신뢰 구간을 제공하는 방법을 보여줍니다.
