Jackknife-schatting
Jackknife-schatting is een klassieke resamplingtechniek die de bias en variantie van een statistische schatter berekent door systematisch één observatie per keer weg te laten en de statistiek op elke gereduceerde steekproef opnieuw te berekenen. Geïntroduceerd door Maurice Quenouille in 1956 voor biascorrectie en uitgebreid door John Tukey in 1958, die de naam bedacht, is het de historische voorloper van de bootstrap en blijft het analytisch hanteerbaar voor gladde, differentieerbare schatters.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 1). Jackknife Resampling Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Cross-ValidatieBesluitvorming↔ compare
- Monte Carlo SimulatieBesluitvorming↔ compare
- Permutatietest (Randomisatietest)Statistiek↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →