Jackknife variance estimators in linear models
线性模型中的 Jackknife 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 Jackknife 方差估计量
- 研究问题
- 在线性模型中，是否可以构造加权 Jackknife 方差估计的替代方案，并在平均损失意义下评估其表现？
- 方法与思路
- 作者提出已有加权 Jackknife 方差估计量的替代形式，在若干线性模型中比较平均损失，并讨论新估计量的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出一个替代方差估计量并开展损失比较和渐近分析，但未报告具体结论，不能据此断言其优于原方法。
- 阅读关注点
- 核对替代估计量的构造、权重与损失函数定义、比较涉及的线性模型，以及渐近结论依赖的设计和误差条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供估计公式、损失比较结果或渐近条件，不能判断何时应采用该替代方法。
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.