折刀分析你好，
我有兴趣做 Jacknife 分析（离开 - 一 - 出）来估计样本分布平均值的误差。 我在 JMP Pro 中看到了 Bootstrap，如果有人在 JMP 中进行了 Jacknife 分析，我将不胜感激。谢谢。
回复：折刀分析感谢 Cameron 的帮助和脚本。 我确实有 JMP Pro 14，当然也可以使用 Bootstrap。
回复：折刀分析感谢您的建议。 我有 JMP PRO 14。
回复：折刀分析Jackknife 与 bootstrap 有点不同，我相信您知道，但是在多元平台中存在一些用于异常值分析的 Jackknife 距离。这是我所知道的唯一具有内置折刀分析的地方。
https://www.jmp.com/support/help/14/distance-measures.shtml#240680
对于您的用例，您可能需要手动编写脚本。不过，这并不难，如果您可以访问 JMP Pro，为什么不引导。我想到了一种方法来矢量化标准算术平均值的操作。这是一个例子。
//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);回复：折刀分析你在哪个平台工作？
有一些平台将留一法作为交叉验证的选项。但是，如果您没有将其视为一个选项，则可以选择 K 折交叉验证并将 K 值设置为数据表中的行数。
