重叠
重叠采样
语法
jackstat = jackknife(jackfun,X)
jackstat = jackknife(jackfun,X,Y，…)
jackstat = jackknife(jackfun，…，'选项'，选项)
描述
jackstat = jackknife(jackfun,X)中绘制小刀数据样本n——- - - - - -p数据数组X，使用函数计算每个样本的统计信息jackfun，并在矩阵中返回结果jackstat．重叠问候每一行X作为一个数据样本，所以有n数据样本。每一个n行jackstat包含申请的结果jackfun一个折刀样本。jackfun函数句柄是用@．行我的jackstat包含样本的结果X与我省略第一行:
S = x;S (i，:) = [];Jackstat (i，:) = jackfun(s);
jackfun返回一个矩阵或数组，然后将此输出转换为用于存储的行向量jackstat．如果X是行向量，则转换为列向量。
jackstat = jackknife(jackfun,X,Y，…)接受作为输入提供的其他参数jackfun．它们可以是标量、列向量或矩阵。重叠通过从非标量数据参数的行(这些行必须具有相同的行数)中进行采样并进行替换来创建每个重叠样本。标量数据被传递到jackfun不变。非标量参数必须具有相同的行数，并且每个重叠样例从这些参数中省略相同的行。
jackstat = jackknife(jackfun，…，'选项'，选项)如果并行计算工具箱™可用，则提供了并行执行叠刀迭代的选项。集“选项”作为你创建的结构statset．重叠在结构中使用以下字段:
“UseParallel” |
如果 |
例子
估计向量随机样本的最大似然方差估计的偏差y使用重叠．在这个问题中，偏差有一个已知的公式，所以你可以比较重叠的值。
Sigma = 5;Y = normnd (0,sigma,100,1);M = jackknife(@var,y,1);N =长度(y);偏差= -sigma^2/n %已知偏差公式jbias = (n-1)*(mean(m)-var(y,1)) %折刀偏差估计偏差= -0.2500 jbias = -0.3378
扩展功能
在R2006a中引入
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