Có thực sự có sự khác biệt giữa jackknife và bỏ qua một xác nhận chéo? Các thủ tục có vẻ giống hệt như tôi đang thiếu một cái gì đó?
Có thực sự có sự khác biệt giữa jackknife và bỏ qua một xác nhận chéo? Các thủ tục có vẻ giống hệt như tôi đang thiếu một cái gì đó?
Câu trả lời:
Khi xác thực chéo, bạn tính toán một thống kê trên (các) mẫu bên trái. Thông thường, bạn dự đoán (các) mẫu bên trái bằng một mô hình được xây dựng trên các mẫu được giữ. Trong jackknifing, bạn chỉ tính toán một thống kê từ các mẫu được giữ.
Jackknife thường đề cập đến 2 quá trình liên quan nhưng khác nhau, cả hai đều dựa trên cách tiếp cận bỏ qua - dẫn đến sự nhầm lẫn này.
Trong một bối cảnh, jackknife có thể được sử dụng để ước tính các tham số dân số và các lỗi tiêu chuẩn của chúng. Ví dụ, để sử dụng phương pháp jackknife để ước tính độ dốc và đánh chặn của mô hình hồi quy đơn giản, người ta sẽ:
Các giá trị giả và ước tính jackknife của các hệ số cũng có thể được sử dụng để xác định các lỗi tiêu chuẩn và do đó khoảng tin cậy. Thông thường, cách tiếp cận này mang lại khoảng tin cậy rộng hơn cho các hệ số bởi vì đó là thước đo độ không chắc chắn tốt hơn, bảo thủ hơn. Ngoài ra, cách tiếp cận này có thể được sử dụng để có được ước tính sai lệch cho các hệ số.
Trong bối cảnh khác, jackknife được sử dụng để đánh giá hiệu suất mô hình. Trong trường hợp này jackknife = xác thực chéo một lần. Cả hai đều đề cập đến việc bỏ một quan sát ra khỏi bộ dữ liệu hiệu chuẩn, hiệu chỉnh lại mô hình và dự đoán quan sát bị bỏ sót. Về cơ bản, mỗi quan sát đang được dự đoán bằng cách sử dụng "ước tính một phần" của các yếu tố dự đoán.
Đây là một bài viết nhỏ về jackknife tôi tìm thấy trên mạng: https://www.utdallas.edu/~herve/abdi-Jackknife2010-pretty.pdf