Resultado de búsqueda
En estadística, el método jackknife es una técnica de remuestreo. Es una técnica útil para la estimación del sesgo y la varianza de estimadores. Básicamente, se forma un estimador del parámetro de interés por la media de las estimaciones conseguidas al eliminar, para cada una de ellas, una de las observaciones de la muestra original.
El jackknife es probablemente el método de remuestreo, propiamente dicho, más antiguo. Fue propuesto por Quenouille (1949) para estimar el sesgo de un estimador. Tukey (1958) bautiza el método y lo utiliza para estimar la varianza de un estimador.
Cálculo de Confiabilidad y MTBF. Cuadrante (B): En este cuadrante se encuentran ubicadas las fallas crónicas, es decir, aquellas que no están controladas debido a que su ocurrencia es muy frecuente, sin embargo, tienen un tiempo de reparación muy bajo.
En resumen, el método jackknife necesita de un factor de elevación para que las estimaciones que proporciona sean consistentes. La idea es elegir dicho factor de elevación como aquel que provoca que, al multiplicar los estadísticos anteriores por él, y considerando como parámetro a estimar la media o la varianza poblacional, el estimador ...
Yo creo en la estadística como una herramienta más a ser utilizada por los mantenedores, pero lo más importante es identificar es cómo utilizarlas en la gestión de mantenimiento para que realmente todos los gestores de mantenimiento y las propias organizaciones crean en el Gobierno del Dato y estos mode-
Descripción general del procedimiento Jackknife. La idea básica es calcular el estimador (por ejemplo , la media de la muestra ) eliminando secuencialmente una sola observación de la muestra. El estimador se vuelve a calcular hasta que haya n estimaciones para un tamaño de muestra de n .
En este artículo estudiamos los efectos que tiene el utilizar esta técnica en estimadores eficientes, pero sesgados de un vector de parámetros en modelos lineales, buscando reducir el sesgo sin perder la eficiencia de estos estimadores.
