Los métodos bootstrap y jackknife se pueden usar para estimar el sesgo y el error estándar de una estimación, y los mecanismos de ambos métodos de remuestreo no son muy diferentes: el muestreo con reemplazo frente a omitir una observación a la vez. Sin embargo, jackknife no es tan popular como bootstrap en investigación y práctica.
¿Hay alguna ventaja obvia de usar bootstrap en lugar de usar jackknife?
Respuestas:
Bootstrapping es una técnica superior y se puede utilizar prácticamente en cualquier lugar donde se haya utilizado el jackknifing. Jackknifing es mucho más viejo (quizás ~ 20 años); Su principal ventaja en los días en que la potencia informática era limitada, era que es computacionalmente mucho más simple. Sin embargo, el bootstrap proporciona información sobre toda la distribución de muestreo y puede ofrecer mayor precisión. La navaja aún es útil en la detección de valores atípicos, por ejemplo, en el cálculo de dfbeta (el cambio en la estimación de un parámetro cuando se cae un punto de datos).
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