Xin lỗi những gì có thể là một câu hỏi rõ ràng về bootstrapping. Tôi bị hút vào thế giới Bayes sớm và chưa bao giờ thực sự khám phá bootstrapping nhiều như tôi nên có.
Tôi đã chạy qua một phân tích trong đó các tác giả quan tâm đến một phân tích sinh tồn liên quan đến một số thời gian để dữ liệu thất bại. Họ có khoảng 100 điểm và sử dụng hồi quy để phù hợp với phân phối Weibull cho dữ liệu. Kết quả của việc này họ đã thu được các ước tính về các tham số tỷ lệ và hình dạng. Một cách tiếp cận rất truyền thống. Tuy nhiên, tiếp theo họ đã sử dụng bootstrapping để lấy mẫu từ bộ dữ liệu ban đầu và, với mỗi mẫu mới, đã thực hiện hồi quy và đưa ra phân phối Weibull mới. Kết quả của bootstrapping sau đó đã được sử dụng để xây dựng các khoảng tin cậy trên phân phối tồn tại.
Trực giác của tôi có một chút mâu thuẫn. Tôi quen thuộc với các khoảng tin cậy bootstrapping trên các tham số, nhưng không thấy nó được sử dụng để xây dựng các khoảng tin cậy phân phối.
Bất cứ ai có thể chỉ cho tôi một tài liệu tham khảo / nguồn có thể cung cấp một số cái nhìn sâu sắc? Cảm ơn trước.