Another look at bootstrapping the student t-statistic

Let X, X 1 , X 2 , ... be a sequence of i.i.d. random variables with mean µ = EX . Let { v 1 ( n ) , ..., v n ( n ) } n =1 ∞ be vectors of nonnegative random variables (weights), independent of the data sequence { X 1 , ..., X n } n =1 ∞ , and put m n = Σ i =1 n v i ( n ) . Consider v 1 ( n ) X 1 ,...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Mathematical methods of statistics 2014-10, Vol.23 (4), p.256-278
Hauptverfasser:	Csörgő, M., Martsynyuk, Yu. V., Nasari, M. M.
Format:	Artikel
Sprache:	eng
Schlagworte:	Bootstrap method Central limit theorem Mathematical models Mathematics and Statistics Probability Random variables Sample variance Statistical methods Statistical Theory and Methods Statistics Studies Validity
Online-Zugang:	Volltext
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