Regression model

Метод ковзного виключення (Jackknife Resampling)

Метод ковзного виключення (jackknife) — це класичний метод повторної вибірки, який оцінює зміщення та дисперсію статистики шляхом систематичного перерахунку з виключенням одного спостереження за раз. Запропонований Кенуєм (Quenouille) у 1956 році та пізніше переглянутий Міллером (Miller) у 1974 році, він передує бутстрепу і залишається простим, детермінованим інструментом для оцінки стабільності оцінки.

Застосувати у StatMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Згадується в

ScholarGateJackknife (Jackknife Resampling). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/statistics/jackknife · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026