Nonparametric estimates of standard error: The jackknife, the bootstrap and other methods
标准误的非参数估计：刀切法、自助法及其他方法AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论通用标准误估计，未限定因果、面板、时间序列或金融等所列方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
标准误的非参数估计：刀切法、自助法及其他方法
- 研究问题
- 如何为点估计构造非参数标准误，不同重抽样与局部近似方法之间有何共同原理，以及它们在相关系数估计中如何表现？
- 方法与思路
- 作者讨论刀切法、自助法、半样本法、子抽样和重复复制等方法，并将无穷小刀切法、影响函数方法与 delta 方法联系起来。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称最后三种方法相同，所有讨论的方法共享一种基本思想，并针对相关系数进行了较广泛的数值比较。
- 阅读关注点
- 应核对三种方法相同的确切意义和成立条件、标准误估计的共同推导，以及相关系数比较中的样本设计与评价指标。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 摘要；摘要未说明等价结论的条件和数值比较结果，不能推断某种方法普遍更优或刊本变化。
原文摘要
We discuss several nonparametric methods for attaching a standard error to a point estimate: the jackknife, the bootstrap, half-sampling, subsampling, balanced repeated replications, the infinitesimal jackknife, influence function techniques and the delta method. The last three methods are shown to be identical. All the methods derive from the same basic idea, which is also the idea underlying the common parametric methods. Extended numerical comparisons are made for the special case of the correlation coefficient.