ScholarGate
Assistent
Regression model

Jackknife-resampling

Jackknife är en klassisk resamplingmetod som estimerar en statistiks bias och varians genom att systematiskt beräkna om den med en observation i taget utelämnad. Metoden introducerades av Quenouille 1956 och granskades senare av Miller 1974. Den föregår bootstrapmetoden och är fortfarande ett enkelt, deterministiskt verktyg för att bedöma estimeringsstabilitet.

Tillämpa med StatMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

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

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

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

Refereras av

ScholarGateJackknife (Jackknife Resampling). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/statistics/jackknife · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026