Variance estimation for the second-order jackknife
二阶Jackknife的方差估计AI 解读 ↓
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二阶Jackknife的方差估计
- 研究问题
- 在既有Jackknife估计族中，应如何依据最小方差准则选择成员，其方差估计结果又与已有方法有何关系？
- 方法与思路
- 作者采用不同于原有方案的最小方差选择准则，推导Jackknife方差估计量的结果，与既有研究比较并开展蒙特卡洛模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新准则支持对原准则不适当的判断，给出方差估计结果及比较，并以模拟支持该结论，但未展示具体条件与数值。
- 阅读关注点
- 应核对Jackknife估计族的构造、最小方差目标和原准则的问题，以及方差推导所用条件与模拟设计是否支持比较结论。
- 阅读边界
- 材料为OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；无法据此判断原准则失效的范围、方差差异大小或新准则的普遍适用性。
原文摘要
This paper considers Sharot's family of jackknives (1976) and chooses a member of it using a minimum variance based criterion. The criterion is different from that considered by Sharot, which is claimed to be inappropriate. Results on the variance estimator of the jackknife are derived and compared with those of Hinkley (1978). A Monte Carlo simulation study supports the above conclusion.