ジャックナイフ法とは？
じゃっくないふほう
ジャックナイフ法とは、データセットから一つずつサンプルを除外して統計量を繰り返し推定し、推定値のバイアスや分散を評価する統計的リサンプリング手法です。
ジャックナイフ法（Jackknife method）は、1956年にジョン・テューキー（John Tukey）によって命名された統計的リサンプリング手法です。手元のデータセットから1件ずつサンプルを取り除いた部分標本を作り、それぞれについて統計量（平均・分散・回帰係数など）を計算することで、推定値のバイアスや標準誤差を評価します。
手順は次のとおりです。
- n件のデータセットからi番目のデータを1件除き、残りn-1件で統計量を計算する
- これをi=1からnまで繰り返し、n個の推定値を得る
- それらの平均・ばらつきからバイアスの補正値と標準誤差を算出する
ジャックナイフ法の名称は、多目的に使えるジャックナイフ（折り畳みナイフ）から来ており、様々な統計量に適用できる汎用性を表しています。ブートストラップ法が登場する以前は、小標本での分散推定に広く使われました。ブートストラップ法と比べると計算量が少ない反面、非線形な統計量に対してはバイアス補正の精度が落ちる場合があります。医学・生態学・社会科学など、サンプルサイズが限られる分野で今も活用されています。
使い方・例文
10人の被験者データで平均血圧を推定する際、ジャックナイフ法では1人ずつ除いた9人ずつの平均を10回計算し、推定値のばらつきや信頼区間を評価します。
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