Bootstrapping applications in statistics

Abstract

В данной работе ставится задача изучить методики статистического анализа: бутстрап-метод для временных рядов, точный бутстрап-метод для регрессионного анализа и способы построения доверительных интервалов для оценки его эффективности. Также ставится задача проведения сравнительного анализа на искусственных данных и на данных, полученных из базы данных (индекс Доу Джонса в бутстрап-методе для временных рядов и данные параметров книг в точном бутстрап-методе для регрессионного анализа).

The main objective of this work is to research the methods of the statistic analysis: simple bootstrap method for time series, exact bootstrap method for regression analysis and the ways to build confidence intervals to estimate its performance. Also, the task is to perform a comparative analysis of artificial data and data obtained from the database (the Dow Jones index in the bootstrap method for time series and data on the parameters of books in the exact bootstrap method for regression analysis).