Коррекция дисперсии при bootstrap

При работе с bootstrap часто возникает необходимость работать с bias/varience reduction.

Почему это важно?

Большинство аналитиков используют непараметрическую модификацию bootstrap'а, т.е. не берут в рассчет статистику популяции. Непараметрика может давать достаточно большой bias, а коррекция bias приводить к увеличению дисперсии. Проблемы известны, но вот решения очевидны не всегда.
Прекрасный материал на данную тему от Japan Institute of Statistical Mathematics
https://www.ism.ac.jp/editsec/aism/pdf/062_1_0209.pdf

EXPF 15 апреля в 20-00 проводит бесплатную онлайн лекцию про Bootstrap
Если вы используете bootstrap/планируете использовать/не знаете что можно использовать и хотите узнать больше про особенности, ограничения и возможности – лекция будет вам очень полезна
Про что поговорим на лекции
- Какие есть ограничения использования bootstrap
- Чем параметрический bootstrap отличается от непараметрического
- Почему boot распределение нельзя «скармливать» статистическому критерию
- Как сделать так, чтобы bootstrap был не таким прожорливым
https://price-discovery.timepad.ru/event/1293731/