Dergiler / Anadolu Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi :A-Uygulamalı Bilimler ve Mühendislik / 2013 / Cilt: 14 - Sayı: 3
Asimetrik ve Ağır Kuyruklu Dağılımların Konum Parametresinin Bootstrap Güven Aralıkları için Bir Benzetim Çalışması
- Sayfa
- 213–229
- DOI
- —
Özet
Bootstrap yöntemi, kestiricinin örnekleme dağılımı bilinmediği durumlarda çıkarsama yapabilmemizi sağlayan modern bir istatistiksel araçtır. Tüm bootstrap yöntemlerinin temel fikri aynı olsa da literatürde farklı varyasyonları yer almaktadır. Bu çalışmada, detaylı bir Monte Carlo benzetimi ile asimetrik ve ağır kuyruklu dağılımlar için, yaygın olarak kullanılan dört bootstrap güven aralığı yönteminin kapsama oranı araştırılmıştır. Dayanıklı kestiriciler için yüzdelik bootstrap yöntemiyle elde edilen kapsama oranları birççok durum için nominal değere yakın bulunmuştur.
Abstract
Bootstrap methodology is a modern statistical tool which enables us making statistical inference when the sampling distribution of the estimator is not known. Although the underlying idea is the same in all bootstrap methods, one might come across so many variations in the literature. In this study, the coverage accuracy of four most commonly used bootstrap confidence interval methods was assessed for various asymmetric and heavy tailed distributions with an exhaustive Monte Carlo simulation. In most of the cases, it has been found that the coverage accuracy of bootstrap percentile method is close to nominal for robust estimators of location.