Exponenta Banner

jackknife

Отбор проб Jackknife

Синтаксис

jackstat = jackknife(jackfun,X)
jackstat = jackknife(jackfun,X,Y,...)
jackstat = jackknife(jackfun,...,'Options',option)

Описание

jackstat = jackknife(jackfun,X) черпает выборки данных джекнайфа из n-by- p X массива данных, вычисляет статистику по каждой выборке с помощью функции jackfun, и возвращает результаты в матрице jackstat. jackknife рассматривает каждую строку X как одна выборка данных, поэтому существуют n выборки данных. Каждый из n строки jackstat содержит результаты применения jackfun к одной выборке джаккнайфа. jackfun - указатель на функцию, заданный как @. Строка i от jackstat содержит результаты для выборки, состоящей из X с iвторая строка опущена:

s = x;
s(i,:) = [];
jackstat(i,:) = jackfun(s);
Если jackfun возвращает матрицу или массив, затем этот выход преобразуется в вектор-строку для хранения в jackstat. Если X является вектор-строка, преобразуется в вектор-столбец.

jackstat = jackknife(jackfun,X,Y,...) принимает дополнительные аргументы, которые будут предоставлены в качестве входов для jackfun. Они могут быть скалярами, векторами-столбцами или матрицами. jackknife создает каждую выборку джекнайфа путем выборки с заменой из строк аргументов некалярных данных (они должны иметь одинаковое число строк). Скалярные данные передаются в jackfun без изменений. Некалярные аргументы должны иметь одинаковое число строк, и каждая выборка jackknife опускает одну и ту же строку из этих аргументов.

jackstat = jackknife(jackfun,...,'Options',option) предоставляет опцию для параллельного выполнения итераций jacknife, если доступен Parallel Computing Toolbox™. Задайте 'Options' как структура, которую вы создаете с statset. jackknife использует в структуре следующее поле:

'UseParallel'

Если true, используйте несколько процессоров для вычисления итераций jackknife. Если Parallel Computing Toolbox не установлен, то расчеты происходят в последовательном режиме. По умолчанию это false, что означает последовательные расчеты.

Примеры

Оцените смещение оценки отклонения MLE случайных выборок, взятых из вектора y использование jackknife. Смещение имеет известную формулу в этой задаче, поэтому можно сравнить jackknife значение этой формулы. 

sigma = 5;
y = normrnd(0,sigma,100,1);
m = jackknife(@var,y,1);
n = length(y);
bias = -sigma^2/n % known bias formula
jbias = (n-1)*(mean(m)-var(y,1)) % jackknife bias estimate

bias =
   -0.2500

jbias =
   -0.3378

Расширенные возможности

См. также

| | | |

Темы

Введенный в R2006a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка