Regression model

Resampling Jackknife

Jackknife to klasyczna metoda resamplingowa, która szacuje obciążenie (bias) i wariancję statystyki poprzez systematyczne przeliczanie jej z pominięciem kolejno jednej obserwacji. Wprowadzona przez Quenouille'a w 1956 roku, a następnie omówiona przez Millera w 1974 roku, poprzedza bootstrap i pozostaje prostym, deterministycznym narzędziem do oceny stabilności estymatora.

Zastosuj w StatMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Źródła

  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. Miller, R. G. (1974). The Jackknife — A Review. Biometrika, 61(1), 1-15. DOI: 10.1093/biomet/61.1.1

Jak cytować tę stronę

ScholarGate. (2026, June 1). Jackknife Resampling. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/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.

Compare side by side

Cytowana przez

ScholarGateJackknife (Jackknife Resampling). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/statistics/jackknife · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026