Hypothesis test

אומדן ג'קנייף (Jackknife Resampling Estimation)

אומדן ג'קנייף הוא טכניקת דגימה חוזרת קלאסית המחשבת את ההטיה והשונות של אומד סטטיסטי על ידי השמטה שיטתית של תצפית אחת בכל פעם וחישוב מחדש של הסטטיסטי על כל תת-מדגם מופחת. השיטה הוצגה על ידי מוריס קונוויל (Maurice Quenouille) ב-1956 לתיקון הטיה, והורחבה על ידי ג'ון טוקי (John Tukey) ב-1958, שטבע את השם. היא מהווה את קודמתה ההיסטורית של שיטת ה-bootstrap, ונותרת ניתנת לטיפול אנליטי עבור אומדים חלקים וגזירים.

יישום עם StatMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Quenouille, M. H. (1956). Notes on Bias in Estimation. Biometrika, 43(3/4), 353–360. DOI: 10.1093/biomet/43.3-4.353
  2. Tukey, J. W. (1958). Bias and Confidence in Not Quite Large Samples. Annals of Mathematical Statistics, 29(2), 614. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 1). Jackknife Resampling Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/he/statistics/jackknife-estimation

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.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateJackknife Estimation (Jackknife Resampling Estimation). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/statistics/jackknife-estimation · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026