Jackknife vs Bootstrap

  统计/机器学习 抽样方法    浏览次数:6544        分享
1

Jackknife被称为简单版的Bootstrap,Jackknife到底是什么意思?

 

道画师   2017-06-23 10:14



   1个回答 
4

我觉得“Jackknife被称为简单版的Bootstrap”这句话并不准确。由于早年还没有计算机,JackKnife是当时时代的产物,但是现在基于计算机生成随机的抽样越来越方便,bootstrap才越来越普遍。


bootstrap是通过对样本反复有放回地抽样来估计某个估计量的均值、方差等等。

jackknife的思想则是leave one out。比如样本量是10,jackknife则产生10个子样本,每个子样本中有9个数据点,然后通过者10个子样本,来估计估计量的均值、方差等等。(留取样本的方式类似于k-fold cross validatation)


SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

数据痴汉   2017-07-01 10:07



  相关讨论

自助法(bootstrap)的0.632是怎么来的?

滚雪球抽样算法的实现

两阶段抽样和分层抽样是一回事吗?

bootstrap 一般用在哪些方面

蓄水池抽样算法的问题

parametric bootstrap和nonparametric bootstrap的区别是什么?

python产生一个随机置换?

python对给定的集合进行有放回抽样?

把训练集分成n份,用同种算法在每个子训练集上训练再把预测平均,效果如何?

什么是SMOTE sampling方法?

  随便看看

用户人群分层分析的RFM模型是什么?

tsne被忽视?tsne有什么缺点?

怎么让DataFrame按照某一列绝对值从小到按排列?

怎么在matplotlib.pyplot的plot上加上文字?

随机梯度下降(sgd)的收敛问题