Estimar o intervalo de confiança da média pelo método bootstrap t ou simplesmente pelo bootstrap?

Ao estimar o intervalo de confiança da média, acho que o método bootstrap te método não paramétrico de bootstrap podem ser aplicados, mas o primeiro exige um pouco mais de computação.

Gostaria de saber quais são as vantagens e desvantagens do bootstrap t sobre o bootstrap não paramétrico normal? Por quê?

Existem algumas referências para explicar isso?

Bootstrap- ainda depende de pressupostos para distribuições paramétricas: Se a distribuição boostrap de uma estatística tem uma distribuição normal, você pode usar o bootstrap- método. Isso levará a um IC simétrico.$t$$t$

Se, no entanto, a distribuição da amostragem for enviesada ou enviesada, é melhor usar o bootstrap de percentil (que permite ICs assimétricos).

Agora, qual método você deve usar?

Em relação ao bootstrapped média: De acordo com simulações por Wilcox (2010), o percentual de bootstrap deve não ser usado para meios não aparadas (neste caso bootstrap- funciona melhor); a partir de 20% de recorte, percentil de bootstrap supera o bootstrap- (a situação é clara para 10% de corte).$t$$t$

Outra dica vem de Hesterberg et al. (2005, p. 14-35):

As condições para o uso seguro de bootstrap te percentuais de bootstrap são um pouco vagas. Recomendamos que você verifique se esses intervalos são razoáveis ​​comparando-os entre si. Se o viés da distribuição de autoinicialização for pequeno e a distribuição estiver próxima do normal, os intervalos de autoinicialização e percentil de autoinicialização concordarão estreitamente. Intervalos percentuais, diferentemente dos intervalos t, não ignoram a assimetria. Os intervalos percentuais são, portanto, geralmente mais precisos, desde que o viés seja pequeno. Como em breve encontraremos intervalos muito mais precisos de inicialização, nossa recomendação é que, quando os intervalos de inicialização e percentil de inicialização não estiverem de acordo, nenhum tipo de intervalo deve ser usado.

-> em caso de desacordo, use melhor o IC de autoinicialização corrigido por BCa!

Hesterberg, T., Monaghan, S., Moore, D., Clipson, A. e Epstein, R. (2005). Métodos de inicialização e testes de permutação. Introdução à Prática da Estatística, 14.1-14.70.

Wilcox, RR (2010). Fundamentos dos métodos estatísticos modernos: Melhorando substancialmente a potência e a precisão. Springer Verlag.