ЧИЗИҚЛИ МОДЕЛЛАРДА БООТСТРАП ИШОНЧЛИК ИНТEРВАЛЛАРИ: ЧЕТ ҚИЙМАТЛАР ҲОЛАТИ
DOI:
https://doi.org/10.60078/2992-877X-2024-vol2-iss2-pp198-205Annotasiya
Чизиқли моделлардаги ишонч оралиғини баҳолаш ижтимоий фанларда катта қизиқиш уйғотди. Бироқ, ишонч оралиқларини қуришнинг анъанавий ёндашуви бир қатор тахминларга эга, шу жумладан маълумотлар тўплами ҳеч қандай ҳаддан ташқари чегараларга эга эмас. Ушбу тадқиқотда биз чизиқли моделларда жиддий чегаралар мавжудлигини муҳокама қиламиз ва ишонч оралиқларини қуришнинг муқобил усули сифатида юклаш усулини таклиф қиламиз. Намуна ҳажми кичик бўлса ёки популяция тақсимоти нормал бўлмаса, юклашнинг ишонч оралиғи анъанавий ишонч оралиқларидан устун бўлиши мумкин деган хулосага келдик. Ниҳоят, тадқиқотчиларни ушбу тадқиқот натижаларини баҳолаш учун компютер симуляциясини ишга туширишни тавсия қиламиз.
Kalit so‘zlar:
боотстрап чизиқли модел ишонч оралиғи экстремал чегаралар қайта намуна олишBibliografik manbalar
Chernick, M. R., & LaBudde, R. A. (2014). An introduction to bootstrap methods with applications to R. John Wiley and Sons.
Greene, W. H. (2021) Econometric Analysis, 8th ed, Pearson
Gujarati, D. N., Porter, D. C., Gunasekar, S. (2012). Basic econometrics. McGraw-Hill Higher Education
James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2023). An Introduction to Statistical Learning. Publisher.
Lind, D. A., Marchal, W. G., & Wathen, S. A. (1967). Statistical Techniques in Business and Economics (Edition). Publisher
Tibshirani, R., Hastie, T., Witten, D., James, G. (2023). An introduction to statistical learning, 2nd Ed. Springer
Yuklashlar
Nashr qilingan
Qanday qilib iqtibos keltirish kerak
Nashr
Bo'lim
Litsenziya

Ushbu ish Creative Commons Attribution 4.0 Worldwide.