ฉันมักจะจัดการกับข้อมูลที่แต่ละคนวัดกันหลายครั้งในแต่ละเงื่อนไขตั้งแต่ 2 ข้อขึ้นไป เมื่อไม่นานมานี้ฉันได้เล่นกับการสร้างแบบผสมเอฟเฟกต์เพื่อประเมินหลักฐานความแตกต่างระหว่างเงื่อนไขการสร้างแบบจำลองindividualเป็นเอฟเฟกต์แบบสุ่ม เพื่อให้เห็นภาพความไม่แน่นอนเกี่ยวกับการคาดการณ์จากแบบจำลองดังกล่าวฉันได้ใช้ bootstrapping ซึ่งในแต่ละการวนซ้ำของ bootstrap ทั้งบุคคลและการสังเกต - ภายใน - เงื่อนไข - ภายใน - บุคคล - ตัวอย่างจะถูกแทนที่ด้วยและแบบจำลองเอฟเฟกต์ใหม่ ได้รับ วิธีนี้ใช้งานได้ดีสำหรับข้อมูลที่ถือว่าข้อผิดพลาด gaussian แต่เมื่อข้อมูลเป็นแบบทวินามการบูตสแตรปอาจใช้เวลานานมากเนื่องจากการวนซ้ำแต่ละครั้งจะต้องคำนวณรูปแบบเอฟเฟกต์ผสมแบบทวินามที่คำนวณได้ค่อนข้างเข้มข้น
ความคิดที่ฉันมีคือฉันอาจใช้ส่วนที่เหลือจากแบบจำลองเดิมแล้วใช้ส่วนที่เหลือเหล่านี้แทนข้อมูลดิบใน bootstrapping ซึ่งจะอนุญาตให้ฉันคำนวณรูปแบบเอฟเฟกต์แบบ gaussian ในการวนซ้ำของ bootstrap แต่ละครั้ง การเพิ่มการทำนายดั้งเดิมจากแบบจำลองทวินามของข้อมูลดิบไปยังการคาดการณ์ bootstrapped จากส่วนที่เหลือให้ผลตอบแทน 95% CI สำหรับการคาดการณ์ดั้งเดิม
อย่างไรก็ตามฉันเพิ่งเขียนโค้ดการประเมินอย่างง่ายของวิธีการนี้การสร้างแบบจำลองไม่แตกต่างกันระหว่างสองเงื่อนไขและการคำนวณสัดส่วนของช่วงเวลาที่ความมั่นใจ 95% ล้มเหลวในการรวมศูนย์และฉันพบว่าขั้นตอนการบูตสต็อก (ไม่รวมศูนย์มากกว่า 5% ของเวลา) ยิ่งไปกว่านั้นฉันเขียนโค้ด (ลิงค์เดียวกันก่อนหน้านี้) การประเมินที่คล้ายกันของวิธีการนี้ที่นำไปใช้กับข้อมูลที่เป็นเกาส์เดิมและได้รับ CIs ต่อต้านอนุรักษ์นิยมในทำนองเดียวกัน ความคิดใด ๆ ว่าทำไมถึงเป็นเช่นนั้น?