Jackknife (Statistik)

Jackknife (Statistik)

Jackknife ist in der Statistik eine Methode des Resampling. Jackknife dient dazu, den zufälligen Fehler einer Schätzmethode und eine etwaige Verzerrung zu schätzen.

Dabei wird aus den Daten der Stichprobe jeweils ein Datensatz weggelassen und der Schätzer für den reduzierten Datensatz berechnet. Damit ist Jackknife ein Spezialfall des Bootstrapping. Die Methode wurde 1956 bzw. 1958 zuerst von M. H. Quenouille und John W. Tukey veröffentlicht[1][2]

Siehe auch

Literatur

Joseph Lee Rodgers: The Bootstrap, the Jackknife, and the Randomization Test: A Sampling Taxonomy. Multivariate Behavioral Research, 34, Nr. 4 S.441ff (1999)

Einzelnachweise

  1. ↑ M. H. Quenouille: Notes on bias in estimation. Biometrika, 43, S.353ff (1956)
  2. ↑ J. W. Tukey: Bias and confidence in not quite large samples. Annls. Math. Stat. 29, S. 614 (1958)

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