m-out-of-n bootstrap

神经网络为bootstrap失效问题提供新方法

研究人员开发了一种新颖的摊销推断方法，使用神经网络来估计抽样分布，特别适用于传统Efron bootstrap方法失效的场景。这种新方法在模拟数据上进行训练，并利用pinball损失函数，可以从单个数据集中生成高精度的完整抽样分布估计。在估计极端分位数和尾部指数等各种具有挑战性的统计问题中，该方法与m-out-of-n bootstrap和子抽样等经典技术相比，表现出优越的性能。