Jackknife-Resampling-Schätzung
Die Jackknife-Schätzung ist eine klassische Resampling-Technik, die das Bias und die Varianz eines statistischen Schätzers berechnet, indem systematisch eine Beobachtung nach der anderen weggelassen und die Statistik für jede reduzierte Stichprobe neu berechnet wird. Sie wurde 1956 von Maurice Quenouille zur Bias-Korrektur eingeführt und 1958 von John Tukey erweitert, der auch den Namen prägte. Sie ist der historische Vorläufer des Bootstrap-Verfahrens und bleibt für glatte, differenzierbare Schätzer analytisch handhabbar.
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Quellen
- Quenouille, M. H. (1956). Notes on Bias in Estimation. Biometrika, 43(3/4), 353–360. DOI: 10.1093/biomet/43.3-4.353 ↗
- Tukey, J. W. (1958). Bias and Confidence in Not Quite Large Samples. Annals of Mathematical Statistics, 29(2), 614. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 1). Jackknife Resampling Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/statistics/jackknife-estimation
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- KreuzvalidierungEntscheidungsfindung↔ compare
- Monte-Carlo-SimulationEntscheidungsfindung↔ compare
- Permutationstest (Randomisierungstest)Statistik↔ compare
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