Bootstrap kontra scyzoryk

Zarówno metody bootstrap, jak i jackknife mogą być użyte do oszacowania błędu systematycznego i błędu standardowego oszacowania, a mechanizmy obu metod ponownego próbkowania nie różnią się znacznie: próbkowanie z wymianą vs. pomijanie jednej obserwacji na raz. Jednak scyzoryk nie jest tak popularny jak bootstrap w badaniach i praktyce.

Czy jest jakaś oczywista zaleta używania bootstrap zamiast używania scyzoryka?

r confidence-interval bootstrap jackknife

— Tu.2
źródło

Historycznie dowiedziałem się o scyzoryku na początku lat siedemdziesiątych, kiedy statystyki wciąż były w dużej mierze wykonywane na żółtym padzie. (Czas na komputer był zbyt drogi!) Jeśli pamięć służy, promował ją John Tukey.

— Dan Buskirk

Bootstrapping jest doskonałą techniką i może być stosowany praktycznie wszędzie tam, gdzie zastosowano jackknifing. Jackknifing jest znacznie starszy (może ~ 20 lat); jego główną zaletą w czasach, gdy moc obliczeniowa była ograniczona, była o wiele prostsza obliczeniowo. Jednak bootstrap dostarcza informacji o całym rozkładzie próbkowania i może zaoferować większą precyzję. Jackknife jest nadal przydatny w wykrywaniu wartości odstających, na przykład w obliczaniu dfbeta (zmiana oszacowania parametru po upuszczeniu punktu danych).

— gung - Przywróć Monikę
źródło

Ale może zobacz także odpowiedź @ Benjamina tutaj ( stats.stackexchange.com/questions/96739/... ) jako przypadek, w którym scyzoryk jest nadal przydatny. Jackknifes są także nadal używany (wydaje się) w szacowaniu przy obliczaniu BCA przedziały ufności.

a

$a$

— russellpierce

@gung czy możesz podać więcej szczegółów lub odniesień do swoich twierdzeń, że bootstrap dostarcza informacji o całym rozkładzie próbkowania (jackknife nie?) i że jest bardziej precyzyjny?

— mloning