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ON TEACHING BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVALS

机译:论教学举止置信区间

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摘要

The basis for most inferential procedures is the idea of a sampling distribution. Computer simulation lets students gain experience with and intuition for this concept. The bootstrap can reinforce that learning. While today the bootstrap belongs to the toolkit of any professional statistician, its vast pedagogical potential is still in the process of being discovered. We discuss several bootstrap methods to compute confidence intervals from a teaching perspective.
机译:大多数推理程序的基础是采样分布的想法。计算机模拟让学生为此概念获得和直觉的经验。引导可以强化该学习。虽然今天,Bootstrap属于任何专业统计日的工具包,但其庞大的教学潜力仍在被发现的过程中。我们讨论了几种引导方法,以从教学角度计算置信区间。

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