Quantifying uncertainty : all we need is the bootstrap?

Zrimšek, Urša (avtor), Štrumbelj, Erik (avtor)

{A critical literature review and comprehensive simulation study is used to show that (a) non-parametric bootstrap is a viable alternative to commonly taught and used methods in basic estimation tasks (mean, variance, quartiles, correlation). and (b) contrary to recommendations in most related work, double bootstrap performs better than BCa.} Quantifying uncertainty is a fundamental aspect of statistical practice, but it involves a variety of methods, mathematical formulas, and underlying concepts. Could the simpler and more generally applicable non-parametric bootstrap serve as an alternative? This paper addresses this question through a review of related work and a simulation study of one- and two-sided confidence intervals across varying sample sizes, confidence levels, data-generating processes, and statistical functionals. The results suggest that the bootstrap, particularly the double bootstrap, could simplify statistical education and practice without compromising effectiveness.

• Jezik: Angleški jezik
• Ključne besede: statistics, inference, errors, confidence intervals, simulation study
• Vrsta gradiva: Članek v reviji
• Tipologija: 1.01 - Izvirni znanstveni članek
• Organizacija: FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
• Status publikacije: Objavljeno
• Različica publikacije: Objavljena publikacija
• Leto izida: 2025
• Št. strani: 19 str.
• Številčenje: Vol. , no.
• PID: 20.500.12556/RUL-175851
• UDK: 519.237:004
• ISSN pri članku: 0094-9655
• DOI: 10.1080/00949655.2025.2577274
• COBISS.SI-ID: 255169027
• Datum objave v RUL: 11.11.2025

Gradivo je del revije

• Naslov: Journal of statistical computation and simulation
• Skrajšan naslov: J. stat. comput. simul.
• Založnik: Gordon and Breach Science Publishers.
• ISSN: 0094-9655
• COBISS.SI-ID: 25793024

Licence

• Licenca: CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
• Povezava: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
• Opis: Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.

Sekundarni jezik

• Jezik: Slovenski jezik
• Ključne besede: statistika, statistično sklepanje, standardne napake, intervali zaupanja, simulacijska študija

Projekti

• Financer: ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
• Številka projekta: P2-0442-2023
• Naslov: Podatkovne vede in digitalna preobrazba

• Financer: ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
• Številka projekta: J5-60084-2025
• Naslov: Upravljanje umetne inteligence: povezovanje razložljive in generativne umetne inteligence - izzivi in priložnosti za upravljanje znanja v organizacijah