Bootstrap vs. jackknife

ทั้งวิธี bootstrap และ jackknife สามารถใช้ในการประเมินความลำเอียงและข้อผิดพลาดมาตรฐานของการประมาณและกลไกของวิธีการสุ่มตัวอย่างทั้งสองวิธีนั้นไม่แตกต่างกันมาก: การสุ่มตัวอย่างด้วยการแทนที่และการละครั้ง อย่างไรก็ตาม jackknife ไม่ได้รับความนิยมเท่ากับ bootstrap ในการวิจัยและการปฏิบัติ

มีข้อดีที่ชัดเจนของการใช้ bootstrap แทนที่จะใช้ jackknife หรือไม่?

Bootstrapping เป็นเทคนิคที่เหนือกว่าและสามารถใช้งานได้ทุกที่ที่มีการใช้งาน jackknifing Jackknifing มีอายุมากกว่า (อาจ ~ 20 ปี); มันเป็นข้อได้เปรียบหลักในช่วงเวลาที่พลังการคำนวณมี จำกัด เนื่องจากมันง่ายกว่าในการคำนวณ อย่างไรก็ตาม bootstrap ให้ข้อมูลเกี่ยวกับการกระจายตัวตัวอย่างทั้งหมดและสามารถให้ความแม่นยำมากขึ้น jackknife ยังคงมีประโยชน์ในการตรวจหาค่าผิดปกติตัวอย่างเช่นในการคำนวณ dfbeta (การเปลี่ยนแปลงในการประมาณค่าพารามิเตอร์เมื่อจุดข้อมูลถูกทิ้ง)