Оценка методом джекknife
Метод джекknife — это классический метод ресемплинга, который вычисляет систематическую ошибку (bias) и дисперсию (variance) статистического оценщика путем систематического исключения одного наблюдения за раз и пересчета статистики на каждой уменьшенной выборке. Введенный Морисом Кеноем (Maurice Quenouille) в 1956 году для коррекции систематической ошибки и расширенный Джоном Тьюки (John Tukey) в 1958 году, который и придумал название, он является историческим предшественником бутстрэпа и остается аналитически управляемым для гладких, дифференцируемых оценщиков.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Jackknife Resampling Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Кросс-валидацияПринятие решений↔ compare
- Метод Монте-КарлоПринятие решений↔ compare
- Тест перестановок (рандомизация)Статистика↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →