ジャックナイフ法・推定量 入門
ジャックナイフ法とはひとことで言えば
推定量のバイアスを軽減する方法の1つ
標本内のサンプル$${X_1, x_2, /cdots X_n}$$から
サンプルを1個減らした$${n -1}$$個のサンプルで推定量を計算し
その推定量の平均をとるという方法である
これだとなんだかよくわからないので
推定量のバイアスとはなんであったか、から以下簡単に説明する
推定量のバイアスとは推定量とパラメーターの平均二乗誤差は
期待値と分散の関係式$${E[X^2] = E[X]^2