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a***n
发帖数: 3
1
jackknife 统计是在已有的一个统计量基础上,建立一个新的统计量,一般参考书说这
个jackknife可以减少有偏性。
我的问题是,如果原统计量无偏,那么jackknife 统计量是否会保留这个无偏,效果是
否一定会好,对于有偏,效果也一定好吗?带着这个问题做了个实验。
用python编程,生成120个高斯分布N(0,1)的随机数,对size为d的g组样本(容量为M=
120),进行jackknife统计,结果plot出来对比。对比原统计量T和Jk_T的大小变化,
再对比分组不同的d下Jk_T统计量的变化趋势(程序输出图)。
过程说明:
进行numpy库中的var统计及其jackknife统计
其中var = mean(abs(x - x.mean())**2)
这是对总体方差的有偏估计。
numpy中的std = sqrt(mean(abs(x - x.mean())**2))
再自行定义一个无偏的样本方差,如
def unbias_std2(sp):
n = len(sp)
y = std(sp)
return y * y * n / (n - 1.
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