ジャックナイフ分析やあ、
ジャックナイフ分析 (Leave - One - Out) を実行して、サンプル分布の平均誤差の推定値を取得することに興味があります。 JMP Pro で Bootstrap を見ました。JMP で Jacknife 分析を行ったことがあれば、感謝します。ありがとう。
Re: ジャックナイフ分析キャメロンの助けとスクリプトに感謝します。 私は JMP Pro 14 を持っていますが、確かに Bootstrap も使用できます。
Re: ジャックナイフ分析ご提案いただきありがとうございます。 JMP PRO 14を持っています。
Re: ジャックナイフ分析ご存知のように、ジャックナイフはブートストラップとは少し異なりますが、多変量プラットフォームでの外れ値分析にはジャックナイフ距離のものがあります。ビルトインのジャックナイフ分析で私が知っている唯一の場所です。
https://www.jmp.com/support/help/14/distance-measures.shtml#240680
あなたのユースケースでは、おそらく手作業でスクリプトを作成する必要があります。ただし、JMP Pro にアクセスできる場合は、ブートストラップしてみませんか。標準的な算術平均の演算をベクトル化する方法を考えました。これが例です。
//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);Re: ジャックナイフ分析どのプラットフォームで作業していますか?
交差検証のオプションとして Leave-one-out を持つプラットフォームがいくつかあります。ただし、オプションとして表示されない場合は、K 分割交差検証を選択し、K 値をデータ テーブル内の行数に設定できます。
