大折刀法(jackknife)又名刀切法,是一种非参数估计方法。该方法是由昆纳乌利(M.H.Quenouille)从减少偏差提出的,后由图基加以推广适合于很广的一类统计问题,命名为大折刀法(是一种具有多种用途的刀),以表示这是一种具有多种用处的工具。这种方法可应用于抽样调查中复杂统计量的估计。 统计学中,刀切法(英语:jac...
刀切法 (Jackknife) 用于自动 估计统计量的偏差 (bias) 与方差 (variance)。估计出统计量的偏差后,可以构建偏差更小的统计量;估计出方差后,可以用于构建置信区间。与 Bootstrap 一样,Jackknife 用起来简单,但…
刀切法由Quenouille（1949年）提出，并由Tukey（1958年）创造了“Jackknife”一词。该方法旨在通过降低估计偏差，提供更加精确的总体参数估计。具体操作为，从原始样本中剔除一个个体，计算剩余样本的统计量，通过计算剔除每个个体后得到的统计量与原统计量之间的差异（虚拟值）来估计总体参数。Jackknife的Stat...
刀切法(jackknife)是一种重抽样方法,将样本集每次删除一个样本元素后重新计算参数估计量,从而估计参数估计量的偏倚或标准误等。 样本均值不需要估计偏倚和标准误,在前面学习的内容中已知样本均值的标准误以及样本均值是总体均值的无偏估计。 用样本数据X1,…,X𝑛估计参数...
Jackknife方法由Quenouille（1949年）提出，由Tukey（1958年）创造其术语。该方法是一种再抽样技术，旨在降低估计偏差。对于未知总体分布，通过抽取样本容量为n的样本，使用样本统计量来估计总体参数，这会产生误差，尤其是在小样本的情况下。通过将原始样本中去除一个个体后计算的统计量定义为伪值，我们可以...
Jackknife方法是一种常用的统计实验方法,它的基本原理是从总体抽取一组随机样本进行统计,之后再反复局部抽取若干枚样本。其原理与盲劈法(blind-paring)类似,但大致思想有所不同,而它依赖于有限精确模型。Jackingeful刀切法可以最大程度上减少统计实验所得的偏差,是对大量随机样本实情的分析手段,可以用来估计参数的稳定...
jackknife_mean <- function(data) { n <- length(data) # 数据长度 jackknife_ests <- numeric(n) # 存储每次刀切法估计的结果 for (i in 1:n) { # 每次去掉一个数据点,计算剩余数据的均值 jackknife_ests[i] <- mean(data[-i]) } # 计算刀切法估计的均值 jackknife_mean_est <- mean(jackkni...
1979年Standford大学统计系的Bradley Efron在统计学刊物《The Annals of Statistics》上发表了开创性论文—“自助法: 从另一个角度看刀切法(Bootstrap Methods:Another Look at the Jackknife)”。发表过程具有戏剧性,最初,杂志编辑毫不客气地拒绝了这篇文章,理由是“太简单”,目前,这个方法的影响可从有影响的重要...
Jackknife为一种瑞士小折刀,很容易携带。通过类比, John W. Tukey (1958)在统计学中创造了这个术语,作为一种通用的假设检验和置信区间计算的方法。 刀切法的提出,是基于点估计准则无偏性。刀切法的作用就是不断地压缩偏差。但需要指出的是缩小偏差并不是一个好的办法,因为偏差趋于0时,均方误差会变得十分大。而...
+ jackknife + } >mean(jack(x))/length(x) [1]26.07598 > var(x) [1]26.33671 可以看出刀切法得到的估计量更接近总体方差。 关于刀切法,也不仅仅只是用来做参数估计的,他的用法与之前提到的bootstrap类似。 二、最小二乘估计 虽然MLe是很好的参数估计办法,它过分依赖总体分布。在不知道总体分布的情况下...