r语言bootstrap
时间: 2023-07-18 21:36:42 浏览: 38
Bootstrap是一种非参数统计方法,常用于估计某个统计量的抽样分布。在R语言中,可以使用boot包来进行bootstrap分析。下面是一个简单的例子:
假设我们有一个向量x,我们想要估计它的中位数和95%置信区间。我们可以使用boot包中的boot函数:
```
library(boot)
x <- c(1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19)
boot_median <- function(x, i) {
median(x[i])
}
boot_results <- boot(x, boot_median, R=1000)
boot_results
```
其中,boot_median是我们要估计的统计量,R=1000表示我们要进行1000次bootstrap采样。运行结果如下:
```
ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP
Call:
boot(data = x, statistic = boot_median, R = 1000)
Bootstrap Statistics :
original bias std. error
t1* 10.0 0.0087 2.619
```
结果中的t1*就是我们的估计值,即中位数为10。std. error是估计的标准误,可以用来计算置信区间。我们可以使用boot.ci函数来计算95%置信区间:
```
boot.ci(boot_results, type="basic")
```
运行结果如下:
```
BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
Based on 1000 bootstrap replicates
CALL :
boot.ci(boot.out = boot_results, type = "basic")
Intervals :
Level Basic
95% ( 6.5, 13.5 )
```
结果表明,中位数的95%置信区间为(6.5, 13.5)。