Ponowne centrowanie rozkładu bootstrapowego dla testowania hipotez

Wnioskowanie statystyczne dla danych liczbowych w R

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

Rozkłady bootstrapowe są z założenia wyśrodkowane wokół zaobserwowanej statystyki próby.
W teście hipotez zakładamy, że $H_0$ jest prawdziwa, dlatego przesuwamy rozkład bootstrapowy tak, aby był wyśrodkowany wokół wartości zerowej.
p-wartość = udział symulacji, w których statystyka próby jest co najmniej tak samo korzystna dla hipotezy alternatywnej jak zaobserwowana statystyka próby.

Ponowne centrowanie rozkładu bootstrapowego – szkic

Schemat testu bootstrapowego

Wnioskowanie statystyczne dla danych liczbowych w R