잭나이프 샘플링은 표본의 변동성 추정 방법중 하나입니다.

잭나이프 샘플링은 표본의 변동성 추정 방법중 하나입니다.
Photo by Ellena McGuinness / Unsplash

잭나이프 샘플링이란?

  • 잭나이프 샘플링은 표본 데이터에서 하나의 관측치를 제거한 여러 하위 샘플을 만들어, 이들 샘플에 대해 통계량을 계산한 후 그 결과를 바탕으로 전체 표본의 변동성을 추정하는 방법입니다. 잭
  • 나이프는 주로 표본의 분산을 추정하거나 통계량의 편향을 줄이기 위해 사용됩니다.

예시

  • 주어진 표본이 [x1, x2, x3, x4]라면, 잭나이프 샘플링은 다음과 같은 하위 샘플을 생성합니다
    • [x2, x3, x4] (x1을 제거)
    • [x1, x3, x4] (x2를 제거)
    • [x1, x2, x4] (x3을 제거)
    • [x1, x2, x3] (x4를 제거)
  • 각 하위 샘플에서 계산된 통계량을 이용해 전체 표본의 통계량을 추정할 수 있습니다.

장점

  • 편향 감소: 잭나이프 샘플링은 통계량의 편향을 줄이는 데 유용합니다. 이를 통해 더 신뢰할 수 있는 추정치를 얻을 수 있습니다.
  • 단순성: 잭나이프 샘플링은 비교적 간단한 기법으로, 코드 구현이 용이합니다. 특히 표본의 크기가 작을 때 효과적입니다.
  • 이론적 근거: 잭나이프는 중심극한정리에 기반한 방법으로, 충분히 큰 표본에서는 좋은 성능을 보입니다.

단점

  • 표본 크기 의존성: 잭나이프 샘플링은 표본의 크기에 따라 성능이 달라집니다. 작은 표본에서는 부트스트랩과 비교하여 효율성이 떨어질 수 있습니다.
  • 부분적 정보 손실: 샘플링 과정에서 하나의 관측치를 제거하므로, 정보가 일부 손실될 수 있습니다
  • 시간 소모: 표본 크기가 클 경우, 모든 하위 샘플에 대해 통계량을 계산하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다.

대안

  • 부트스트랩(Bootstrap) 샘플링은 잭나이프 샘플링의 대안으로, 원본 표본에서 중복을 허용하여 여러 번 샘플링하는 기법입니다. 부트스트랩은 잭나이프에 비해 더 일반적으로 사용되며, 특히 대규모 데이터셋에 유리합니다.

Sample Code

import numpy as np

def jackknife_sampling(data, statistic):
    """
    잭나이프 샘플링을 통해 통계량을 추정하는 함수
    
    Args:
        data (array-like): 원본 데이터 샘플
        statistic (function): 계산할 통계량 함수 (예: np.mean)
    
    Returns:
        tuple: (잭나이프 추정치, 잭나이프 표준 오차)
    """
    n = len(data)
    jackknife_estimates = np.zeros(n)

    # 각 샘플에서 하나의 데이터 제거 후 통계량 계산
    for i in range(n):
        jackknife_sample = np.delete(data, i)
        jackknife_estimates[i] = statistic(jackknife_sample)
    
    # 잭나이프 추정치 계산
    jackknife_mean = np.mean(jackknife_estimates)
    
    # 잭나이프 표준 오차 계산
    jackknife_se = np.sqrt((n - 1) * np.mean((jackknife_estimates - jackknife_mean) ** 2))
    
    return jackknife_mean, jackknife_se

# 샘플 데이터
data = np.array([2.5, 3.0, 3.5, 4.0, 4.5, 5.0])

# 평균의 잭나이프 추정치와 표준 오차 계산
mean_estimate, se_estimate = jackknife_sampling(data, np.mean)

print(f"Jackknife Mean Estimate: {mean_estimate}")
print(f"Jackknife Standard Error: {se_estimate}")

Read more

[책]Reshuffle: Who wins when AI restacks the knowledge economy

[책]Reshuffle: Who wins when AI restacks the knowledge economy

원래는 Amazon에 가서 Personal Knowledge Managment에 관한 책을 사려고 했다. Sketch Your Mind라는 책이었는데, 그 때 이 책 “Reshuffle”을 발견하였다. AI가 어떻게 Knowledge Economy를 흔들 것가? 라는 부제를 훑어보면서 저자가 쓴 다른 책을 보게 되었는데 거기에 내가 좋아했던 책을쓴 저자라는 것을 알게 되었다. 그래서 크게 고민하지 않고 구매를 하고

By Bongho, Lee
[책]올라운드투자, 누군가의 투자일기

[책]올라운드투자, 누군가의 투자일기

“올라운드 투자”라는 제목을 보았을 때는, “올라운드 플레이어”가 생각이 났다. “올라운드”라는 표현을 오랜만에 들어본 까닭이었다. 그럼에도 불구하고 이 책을 고른 것은 저자가 그간 보여준 컨텐츠에 대한 신뢰가 있던 까닭이었다. 컨텐츠를 다양하게 보는 편이지만 깊이가 아주 있지는 않았다. 여기서 깊이라 함은 기존 전문적인 정량적 분석의 내용의 수준을 말하는 것이다.

By Bongho, Lee
내가 놓치고 있던 미래, 먼저 온 미래를 읽고

내가 놓치고 있던 미래, 먼저 온 미래를 읽고

장강명 작가의 책은, 유학시절 읽고 처음이었다. 유학시절 "한국이 싫어서"라는 책은 동기부여가 상당히 되는 책이었다. 한국을 떠나 새로운 정채성을 학생으로서 Build up 해나가고 있던 상황에서 이 책은 제목부터 꽤 솔깃하였다. 물론 결말이 기억날 정도로 인상깊은 책은 아니었지만 말이다. 그렇게 시간이 흘러 장강명 작가의 책은 더 이상 읽지 않던

By Bongho, Lee