Bootstrapping neural networks
- Knowledge about the distribution of a statistical estimator is important for various purposes like, for example, the construction of confidence intervals for model parameters or the determiation of critical values of tests. A widely used method to estimate this distribution is the so-called bootstrap which is based on an imitation of the probabilistic structure of the data generating process on the basis of the information provided by a given set of random observations. In this paper we investigate this classical method in the context of artificial neural networks used for estimating a mapping from input to output space. We establish consistency results for bootstrap estimates of the distribution of parameter estimates.
Verfasser*innenangaben: | Jürgen Franke, Michael Neumann |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-4804 |
Schriftenreihe (Bandnummer): | Report in Wirtschaftsmathematik (WIMA Report) (38) |
Dokumentart: | Preprint |
Sprache der Veröffentlichung: | Englisch |
Jahr der Fertigstellung: | 1998 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 1998 |
Veröffentlichende Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Datum der Publikation (Server): | 03.04.2000 |
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten: | Kaiserslautern - Fachbereich Mathematik |
DDC-Sachgruppen: | 5 Naturwissenschaften und Mathematik / 510 Mathematik |
Lizenz (Deutsch): | Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011 |