There is no advantage to calculatin

There is no advantage to calculating normal-theory bootstrap confidence intervals for linear
statistics like the mean, because in this case the ideal bootstrap standard deviation of the statistic
and the standard error based directly on the sample coincide. Using bootstrap resampling in
this setting just makes for extra work and introduces an additional small random component into
standard errors.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีประโยชน์ในการคำนวณปกติท​​ฤษฎีช่วงความเชื่อมั่นบูตสำหรับสถิติ
เชิงเส้นเช่นเดียวกับความหมายเพราะในกรณีนี้บูตเหมาะเบี่ยงเบนมาตรฐานของ
สถิติและข้อผิดพลาดมาตรฐานตรงตามตัวอย่างตรงไม่ ใช้บูต resampling
ในการตั้งค่านี้จะทำให้การทำงานพิเศษและแนะนำเพิ่มเติมองค์ประกอบสุ่มขนาดเล็กเป็น
ข้อผิดพลาดมาตรฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีประโยชน์ไม่คำนวณปกติทฤษฎีเริ่มต้นระบบช่วงความเชื่อมั่นสำหรับเส้น
สถิติเช่นค่าเฉลี่ย เนื่องจากในกรณีการเบี่ยงเบนมาตรฐานเริ่มต้นระบบสำรองห้องพักของสถิติ
และข้อผิดพลาดมาตรฐานตรงตาม coincide ตัวอย่าง ใช้เปลี่ยนความละเอียดของเริ่มต้นระบบใน
การตั้งค่านี้ช่วยให้การทำงานเสริม และแนะนำส่วนประกอบสุ่มเล็กเพิ่มเติมเป็นเพียง
ข้อผิดพลาดมาตรฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ไม่มีประโยชน์จากการคำนวณในแต่ละช่วงความมั่นใจ Bootstrap Processor ปกติทฤษฎีตามแนวยาว
สถิติเหมือนกับว่าได้เพราะในกรณีนี้การผูกกับการเบี่ยงเบน(มาตรฐาน Bootstrap Processor ที่ดีเยี่ยมของสถิติที่
และเกิดข้อผิดพลาดตามมาตรฐานที่ใช้โดยตรงในตัวอย่างที่เกิดขึ้นพร้อมกัน การใช้ resampling Bootstrap Processor
ซึ่งจะช่วยในการตั้งค่านี้ทำให้สำหรับการทำงานพิเศษและแนะนำคอมโพเนนต์เพิ่มเติมที่ขนาดเล็กแบบสุ่มใน
ข้อผิดพลาดมาตรฐาน.