Resumen

Se introduce una noción general de estimaciones de divergencia bootstrap construidas mediante el pesaje intercambiable de muestras. Se obtienen propiedades asintóticas de estas estimaciones generalizadas de divergencia bootstrap, mediante la teoría del proceso empírico, que se aplican para construir el conjunto de confianza bootstrap con probabilidad de cobertura asintóticamente correcta. Se discuten algunos problemas prácticos, incluida, en particular, la elección del parámetro de escolta, y se investigan varios ejemplos de divergencias. Se proporcionan resultados de simulación para ilustrar el rendimiento de muestra finita de los estimadores propuestos.

• Materias:Modelos de regresión Conjunto borroso Agrupamiento Factores de transcripción Modelo autorregresivo
• Subjects:Regression models Fuzzy set Clustering Transcription factors Autoregressive model
• Palabras claves:Bootstrap; Divergencia; Estimaciones; Asintótico; Teoría del proceso empírico; Conjunto de confianza
• Keywords:Bootstrapped; Divergence; Estimates; Asymptotic; Empirical process theory; Confidence set