Jackknife-Resampling
Das Jackknife ist eine klassische Resampling-Methode, die den Bias und die Varianz einer Statistik schätzt, indem sie diese systematisch neu berechnet, wobei jeweils eine Beobachtung weggelassen wird. Eingeführt von Quenouille im Jahr 1956 und später von Miller im Jahr 1974 überprüft, geht es dem Bootstrap voraus und bleibt ein einfaches, deterministisches Werkzeug zur Beurteilung der Schätzerstabilität.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Quenouille, M. H. (1956). Notes on Bias in Estimation. Biometrika, 43(3/4), 353-360. DOI: 10.1093/biomet/43.3-4.353 ↗
- Miller, R. G. (1974). The Jackknife — A Review. Biometrika, 61(1), 1-15. DOI: 10.1093/biomet/61.1.1 ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 1). Jackknife Resampling. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/jackknife
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Bootstrap-InferenzStatistik↔ compare
- Schätzung der mittleren absoluten Abweichung (MAD)Statistik↔ compare
- Methode der kleinsten Quadrate (OLS)Ökonometrie↔ compare
- Permutationstest (Randomisierungstest)Statistik↔ compare
- Robuste ZeitreihenanalyseStatistik↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →