Estimación por Jackknife
La estimación por jackknife es una técnica clásica de remuestreo que calcula el sesgo y la varianza de un estimador estadístico omitiendo sistemáticamente una observación a la vez y recalculando la estadística en cada submuestra reducida. Introducida por Maurice Quenouille en 1956 para la corrección del sesgo y ampliada por John Tukey en 1958, quien acuñó el nombre, es el predecesor histórico del bootstrap y sigue siendo analíticamente tratable para estimadores suaves y diferenciables.
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Fuentes
- 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/es/statistics/jackknife-estimation
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- Simulación de Monte CarloToma de decisiones↔ compare
- Prueba de permutación (aleatorización)Estadística↔ compare
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