• Management Science and Financial Engineering
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• 제9권1호
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• pp.4-10
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• 2003

We introduce a new estimator of the uncertainty of a jackknife estimate of standard error: the jack-knife-after-jackknife (JAJ). Using Monte Carlo simulation, we assess the accuracy of the JAJ in a variety of settings defined by statistic of interest, data distribution, and sample size. For comparison, we also assess the accuracy of the jackknife-after-bootstrap (JAB) estimate of the uncertainty of a bootstrap standard error. We conclude that the JAJ provides a useful new supplement to Tukey's jackknife, and the combination of jackknife and JAJ provides a useful alternative to the combination of bootstrap and JAB.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 2003

We introduce a new estimator of the uncertainty of a jackknife estimate of standard error: the jack-knife-after-jackknife (JAJ). Using Monte Carlo simulation, we assess the accuracy of the JAJ in a variety of settings defined by statistic of interest, data distribution, and sample size. For comparison, we also assess the accuracy of the jackknife-after-bootstrap (JAB) estimate of the uncertainty of a bootstrap standard error. We conclude that the JAJ provides a useful new supplement to Tukey's jackknife, and the combination of jackknife and JAJ provides a useful alternative to the combination of bootstrap and JAB.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.59-70
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• 1997

We introduce several estimators of the location and the scale parameters of the two-parameter exponential distribution, and then compare these estimators by the mean square error (MSE). Using the parametric bootstrap estimators and the delete-d jackknife, we obtain the bootstrap and the delete-d jackknife confidence intervals for the location and the scale parameters and compare the bootstrap confidence intervals with the delete-d jackknife confidence intervals by length and coverage probability through Monte Carlo method.

• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.111-119
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• 2002

SP 방법의 장점중 하나는 개인의 응답자로부터 다수의 응답(Repeated observations)을 받을 수 있는 점이다. 그러나 이렇게 얻은 개인의 다중응답을 각각의 응답이 독립적이라는 것을 가정하고 있는 단순한 모델링방법을 이용해서 분석하면 t값이 상향되는 문제를 가져올 수 있다. 이러한 문제를 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)라고 한다 본 연구는 다양한 접근을 통해서 이러한 다중응답의 문제(Reapeated Measurement Problem)를 다루고, 단순한 모델링방법을 통한 모델추정치가 신뢰할 만한가를 검증하도록 한다. 다양한 접근중에서 본 연구에서는 Jackknife와 Kocurs 방법을 적용하였다. Jackknife 방법은 JACKKNIFE란 소프트웨어를 사용해서 분석하였다. Jackknife 추정치와 Kocurs 추정치를 단순한 모델링기법을 적용한 모델추정치와 비교하여서 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)의 발생여부와 모델추정치에 어느정도 영향을 미치는 지를 분석하였다. 단순모델링의 추정치와 Jackknife 추정치의 표준오차도 비교하였다. 결과를 요약하면. Kocurs방법의 추정치의 t값은 단순한 모델링기법과 Jackknife 추정치의 t값보다 매우 낮게 나타났으며, 이는 Kocurs방법은 파라미터의 유의성을 지나치게 하향추정하는 것을 의미한다. Jackknife 방법의 추정치는 단순한 모델링기법의 추정치와 계수값은 거의 유사하나 t값이 다소 적은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 단순한 모델링기법의 계수값은 정확하나 유의정도가 다소 과장되는 것을 의미한다. 결론적으로 본 연구에서 사용한 데이터에는 다중응답의 문제가 존재하나 모델추정 티에 유의하게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다 SP 방법을 사용한 데이터를 분석할 경우 다중응답의 문제(Repeated Measurement Problem)를 분석하는 절차를 반드시 수행하여야 한다. 만약 단순한 모델링기법의 추정치가 다중응답의 문제로 인해서 영향을 받았다면 반드시 모델링 추정치를 보정하여야 한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권2호
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• pp.487-492
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• 2006

Jackknife estimators for parameters in the left truncated exponential model are presented. And we show that the generalized jackknife estimators are more efficient than others in terms of the bias and the mean squared error.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제5권3호
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• pp.869-878
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• 1998

In this paper, we propose some jackknife estimators for mean in the exponential model with grouped and censored data. Also, we compare the proposed jackknife estimators to other approximate estimators in terms of the mean square error and bias.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제8권1호
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• pp.91-97
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• 1997

Maximum likelihood and jackknife estimators of the location and scale parameters and right-tail probability in the truncated arcsine distribution are proposed, and we shall compare the performances of the proposed estimators in terms of bias and mean squared error.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.303-312
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• 2000

We compare the MLE, UMVUE and Jackknife Estimators for the reliability function of the weibull distribution when the sample size is small.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제5권1호
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• pp.21-32
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• 1994

Effects on the scale and location parameters in the exponential model when both parameters changes will be considered, based on the complete or truncated samples by the maximum likelihood and jackknife methods.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제29권4호
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• pp.385-394
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• 2000

Jackknife variance estimation based on adjusted imputed values when nonresponse is nonrandom and follow-up data are available for a subsample of nonrespondents is provided. Both hot-deck and ratio imputation method are considered as imputation method. The performance of the proposed variance estimator under nonrandom response mechanism is investigated through numerical simulation.