Tengo un conjunto de datos de panel y, para comprobar la solidez de los resultados, estoy reestimando los modelos con cada unidad de panel excluida una vez. ¿Tiene esta comprobación de robustez un nombre concreto?
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Según el contexto, esto se llama a veces Remuestreo Jackknife
En estadística, el jackknife es una técnica de remuestreo especialmente útil para la estimación de la varianza y el sesgo. El jackknife es anterior a otros métodos de remuestreo habituales, como el bootstrap. El estimador jackknife El estimador jackknife de un parámetro se encuentra dejando fuera sistemáticamente cada sistemáticamente cada observación de un conjunto de datos, calculando la estimación y estimación y, a continuación, se calcula la media de estos cálculos. Dada una muestra de tamaño n $n$ la estimación jackknife se encuentra agregando las estimaciones de cada $( n 1 )$ -de la submuestra.
También puede denominarse validación cruzada con exclusión de la información que no es exactamente lo mismo pero se acerca mucho.
La validación cruzada con exclusión es la validación cruzada K-fold llevada a su extremo lógico, con K igual a N, el número de puntos de datos en el conjunto. Esto significa que el aproximador de la función se entrena N veces en todos los datos. se entrena en todos los datos excepto en un punto y se hace una predicción para ese punto.
Así se llama a la omisión de una sola observación a la vez. Estrictamente hablando, no es el nombre para dejar fuera cada unidad de panel una vez. Cuando se remuestrea de forma que se tenga en cuenta la estructura del panel o de la serie temporal, suele llamarse Bloqueo en bloque En este caso, se trata de una especie de "bootstrapping" de clústeres.
Personalmente, llamaría a esto validación cruzada de bloque-cuchilla o de dejar un bloque fuera.
Haroon Rashid
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