부트 스트랩 대 잭나이프

부트 스트랩과 잭나이프 방법은 추정의 바이어스 및 표준 오차를 추정하는 데 사용될 수 있으며, 리샘플링 방법의 메커니즘은 크게 다르지 않습니다. 그러나 jackknife는 연구와 실습에서 부트 스트랩만큼 인기가 없습니다.

jackknife를 사용하는 대신 부트 스트랩을 사용하면 확실한 이점이 있습니까?

r confidence-interval bootstrap jackknife

— Tu.2
소스

역사의 문제와 마찬가지로, 통계가 여전히 노란색 패드에서 주로 수행되었던 1970 년대 초의 잭나이프에 대해 배웠습니다. (컴퓨터 시간이 너무 비쌌습니다!) 메모리가 작동하면 John Tukey에 의해 승격되었습니다.

— Dan Buskirk

부트 스트랩은 뛰어난 기술이며, 잭 나이 핑이 사용 된 어느 곳에서나 사용할 수 있습니다. Jackknifing은 훨씬 나이가 많을 것입니다 (약 20 년 정도). 컴퓨팅 성능이 제한되었던 시절의 주요 이점은 계산이 훨씬 간단하다는 것입니다. 그러나 부트 스트랩은 전체 샘플링 분포에 대한 정보를 제공하며 정확도를 높일 수 있습니다. 잭나이프는 예를 들어 dfbeta (데이터 포인트가 삭제 될 때 매개 변수 추정치의 변경)를 계산할 때 이상치 탐지에 여전히 유용합니다.

— gung-복직 모니카
소스

그러나 아마도 잭 나이프가 여전히 유용한 경우로 @Benjamin 의 대답 ( stats.stackexchange.com/questions/96739/… )을 참조하십시오 . Jackknifes는 BCa 신뢰 구간을 계산할 때 를 추정 데 여전히 사용됩니다 .

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— russellpierce

@gung 부트 스트랩이 전체 샘플링 분포 (잭나이프가 아닌가?)에 대한 정보를 제공하고 더 정확하다는 주장에 대한 자세한 내용이나 참조를 제공 할 수 있습니까?

— mloning