统计学中,刀切法(英语:jackknife)是一种重抽样方法,常用于对统计量的方差偏差的估计。样本的刀切法估计量是指将样本去除每个元素后重新计算估计量,再将这些估计量取平均值。刀切法是自助法的一个线性近似。“刀切法”的名字由美国数学家约翰·图基提出,意在说明本方法像便携式小刀一样简单但实用,可解决多种统计问题。[1]

参见

参考文献

  1. ^ Cameron, Adrian; Trivedi, Pravin K. Microeconometrics : methods and applications. Cambridge New York: Cambridge University Press. 2005. ISBN 9780521848053.