刀刀分析你好，
我有興趣進行 Jacknife 分析（留一法）以估計樣本分佈平均值的誤差。 我在 JMP Pro 中看到了 Bootstrap，並且很感激是否有人在 JMP 中進行 Jacknife 分析。謝謝。
回覆：Jacknife 分析感謝卡梅倫的幫助和腳本。 我有 JMP Pro 14，當然也可以使用 Bootstrap。
回覆：Jacknife 分析感謝您的建議。 我有 JMP PRO 14。
回覆：Jacknife 分析我相信您知道，折刀法與引導程式有點不同，但是多變量平台中有一些用於異常值分析的折刀距離工具。這是我所知道的唯一具有內建折刀分析的地方。
https://www.jmp.com/support/help/14/distance-measures.shtml#240680
對於您的用例，您可能需要手動編寫腳本。不過，這並不難，如果您可以訪問 JMP Pro，為什麼不進行引導呢？我想到了一種將操作向量化為標準算術平均值的方法。這是一個例子。
//Create Example Table
n = 100; //number of observations
dt = New Table("Jackknife Example",<< New Column("X",Formula(Random Normal(100,10))));
dt << Add Rows(n);
//Jackknife Calculations
b = Identity(n)*-1 + 1; //matrix of 1s with 0s on the diagonal
Xvals = dt:X << Get Values; //get column X as vector
repX = shape(Xvals, n, n); //repeat vector X n times in new matrix (repeated as row vectors)
means_jack = repX:*b*j(n,1,1)/(n-1); //compute jackknife means
//Results
xbar = mean(means_jack);
var_jack = (n-1)^2/n*stddev(means_jack)^2;
se_jack = sqrt(var_jack);回覆：Jacknife 分析你在什麼平台工作？
有些平台將留一法作為交叉驗證的選項。但是，如果您沒有將其視為選項，則可以選擇 K 折交叉驗證並將 K 值設為資料表中的行數。
