Hypothesis test

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.

Применить в StatMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

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

Источники

  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

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.

Compare side by side

Упоминается в

ScholarGateJackknife Estimation (Jackknife Resampling Estimation). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/statistics/jackknife-estimation · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026