Avalie as seguintes afirmativas sobre o método Jackknife de reamostragem: I. É usado para estimar a variância e a tendência de um estimador qualquer. II. Baseia-se na remoção de uma amostra do conjunto total observado, recalculando-se o estimador a partir dos valores restantes. III. É de fácil implementação e possui número fixo de iterações. Está correto o que se afirma em
- A)I, apenas.
Errada, porque a afirmativa I está correta e não pode ser isolada como única verdadeira.
- B)I e II, apenas.
Errada, porque além da I, a II também está correta.
- C)I e III, apenas.
Errada, porque a III também é verdadeira, já que o Jackknife tem número fixo de iterações.
- D)II e III, apenas.
Errada, porque a I também está correta e o método serve para estimar variância e viés.
- E)I, II e III.
Certa, pois o Jackknife é usado para estimar variância e viés, remove uma observação por vez e tem repetição fixa igual ao tamanho da amostra.
Gabarito: E
O Jackknife é uma técnica de reamostragem bem clássica para avaliar a estabilidade de um estimador. A lógica é simples: você retira uma observação de cada vez do conjunto de dados, recalcula o estimador com as demais e compara os resultados. Isso permite estimar, principalmente, a variância e o viés (tendência) do estimador, sem depender tanto de fórmulas teóricas muito pesadas. A afirmativa I está correta porque esse é exatamente um dos usos do Jackknife: medir variância e viés de um estimador. A II também está correta porque o procedimento é justamente esse vai e volta de retirar uma observação por vez e refazer o cálculo. Já a III também está correta, pois o método costuma ser de implementação simples e tem número fixo de repetições, igual ao número de observações da amostra: se há n dados, você faz n reamostragens. Em prova, vale guardar a imagem mental: Jackknife é o método do "tira um, calcula, repete". Ele não é o mais sofisticado da reamostragem, mas é muito útil pela simplicidade e pela boa leitura da variabilidade do estimador. Por isso, o gabarito é E: as três afirmativas estão de acordo com a ideia central do Jackknife, amplamente tratada em estatística computacional e inferência por reamostragem.