ブートストラップt法または単にブートストラップによって平均の信頼区間を推定しますか？

平均の信頼区間を推定するとき、ブートストラップt法とノンパラメトリックブートストラップ法の両方を適用できると思いますが、前者はもう少し計算が必要です。

通常のノンパラメトリックブートストラップに対するブートストラップtの長所と短所は何ですか？どうして？

これを説明するための参考資料はありますか？

Bootstrap-まだパラメトリック分布のための前提条件に依存しています：統計量のブートストラップ分布は正規分布を持っている場合は、bootstrap-使用することができます方法を。これは対称CIにつながります。$t$$t$

ただし、サンプリング分布が偏っている、または偏っている場合は、パーセンタイルブートストラップ（非対称CIを可能にする）を使用することをお勧めします。

さて、あなたはどちらの方法を使うべきですか？

ブートストラップ平均に関する：ウィルコックス（2010）によるシミュレーションによれば、パーセンタイルのブートストラップはべきではない（bootstrap-この場合、トリミングされていない手段を使用することうまく動作）。20％トリミングから始めて、パーセンタイルブートストラップはブートストラップよりも優れています（10％トリミングの状況は不明確です）。$t$$t$

もう1つのヒントは、Hesterbergらによるものです。（2005、p。14-35）：

ブートストラップtとブートストラップパーセンタイル間隔を安全に使用するための条件は少しあいまいです。これらの間隔を比較して、これらの間隔が妥当かどうかを確認することをお勧めします。ブートストラップ分布のバイアスが小さく、分布が正規に近い場合、ブートストラップtとパーセンタイル信頼区間は密接に一致します。パーセンタイル間隔は、t間隔とは異なり、歪度を無視しません。したがって、バイアスが小さい限り、パーセンタイル間隔は通常より正確です。間もなく、より正確なブートストラップ間隔に対応するため、ブートストラップtとブートストラップパーセンタイル間隔が厳密に一致しない場合は、どちらのタイプの間隔も使用しないことをお勧めします。

->不一致の場合は、BCaで修正されたブートストラップCIを使用してください。

Hesterberg、T.、Monaghan、S.、Moore、D.、Clipson、A.、＆Epstein、R.（2005）。ブートストラップメソッドと順列テスト。統計の実践入門、14.1–14.70。

ウィルコックス、RR（2010）。最新の統計手法の基礎：検出力と精度を大幅に改善します。Springer Verlag。