Jackknife Variance Estimators in Linear Models
线性模型中的刀切法方差估计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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线性模型中的刀切法方差估计量
- 研究问题
- 在线性模型中，能否构造加权刀切法方差估计的替代方案，并通过平均损失比较其表现及理解其渐近性质？
- 方法与思路
- 作者提出 Wu 加权刀切法方差估计量的替代估计量，在若干线性模型中按平均损失进行比较，并讨论部分渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确给出新的刀切法方差估计方案及与既有方法的比较框架，但未说明哪些模型下获益或比较结果的方向。
- 阅读关注点
- 应核对替代估计量的构造、平均损失的定义、所比较线性模型的误差条件，以及渐近结果能否解释有限样本表现。
- 阅读边界
- 所据为稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；摘要未报告比较结论、损失数值或具体渐近条件，不能声称新估计量更优。
原文摘要
An alternative to the weighted jackknife variance estimator of Wu (1986) is introduced. Motivated by the comments of Efron (1986), Ghosh (1986) and Tibshirani (1986), the performance of Wu's estimator is compared with the proposed estimator in terms of the average loss in some linear models. Some asymptotic properties of the proposed estimator are discussed.