En muchos casos, garantizar la robustez de un modelo es fundamental para una buena coherencia y generalización de datos no vistos. Detector influyente Las observaciones de datos individuales pueden ser otra razón crucial para evitar resultados inexactos.
Este proceso a menudo implica evaluar la variabilidad del resultado del modelo e identificar el potencial inclinaciónespecialmente cuando se trata de conjuntos de datos pequeños. Una poderosa herramienta estadística para abordar estos desafíos es la Método de estimación jackknife.
En este artículo, profundizaremos en el concepto de estimación Jackknife, analizaremos un ejemplo práctico y exploraremos paso a paso cómo funciona.
Como Bootstrapping, la estimación de Jackknique es una remuestreo estadístico técnica estimar el sesgo y la varianza de un estimador. Funciona omitiendo una observación a la vez de un conjunto de datos, calculando el estimador con los datos restantes y luego usando las estimaciones resultantes para calcular la estimación general. Para ilustrar el uso de esta técnica, explicaremos más adelante un ejemplo práctico común sobre predicción de abandono.