PERBANDINGAN METODE BOOTSTRAP DAN JACKKNIFE DALAM MENGESTIMASI PARAMETER REGRESI LINIER BERGANDA - Rodliyah, Iesyah (JMPM: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika, 2016)
Metode  Bootstrap  dan  Jackknife  merupakan  dua  metode  yang digunakan  untuk  mengestimasi  suatu  distribusi  populasi  yang  tidak diketahui  dengan  distribusi  empiris  yang  diperoleh  dari  proses penyampelan  ulang. Perbandingan  estimasi  parameter  regresi  linier berganda  dengan  menggunakan  metode  Bootstrap  dan  Jackknife menunjukkan  bahwa  meskipun  terjadi  heteroskedastisitas  error, metode Jackknife memperoleh estimator dari bias, standar error, serta batas atas dan batas bawah interval konfidensi untuk parameter regresi tidak  jauh  berbeda  dengan  hasil  yang  diperoleh  dengan  metode kuadrat terkecil atau lebih tepatnya metode  Generalized Least Square dan  lebih  baik  dibandingkan  dengan  metode  Bootstrap. Dari pembahasan  juga  diketahui  bahwa  kelebihan  dari  kedua  metode  ini adalah mengabaikan asumsi apapun mengenai distribusi  error, namun hasilnya hampir sama.