r语言bootstrap中位数

以下是使用R语言进行bootstrap中位数的例子：

# 创建一个向量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

# 使用boot包进行bootstrap
library(boot)
boot_median <- function(data, index) {
  return(median(data[index]))
}
boot_obj <- boot(x, boot_median, R=1000)

# 输出bootstrap中位数的置信区间
boot.ci(boot_obj, type="basic")

输出结果为：

BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
Based on 1000 bootstrap replicates

CALL : 
boot.ci(boot.out = boot_obj, type = "basic")

Intervals : 
Level      Basic         
95%   ( 4.5,  7.5 )  

这个例子中，我们使用了boot包中的boot()函数进行bootstrap，使用median()函数计算中位数。最后，我们使用boot.ci()函数计算bootstrap中位数的置信区间。

相关问题

请用r语言用bootstrap方法计算中位数的方差

以下是使用bootstrap方法计算中位数方差的r代码：

#生成一组数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100)

#定义计算中位数函数
median_fun <- function(x){
  median(x)
}

#bootstrap方法计算中位数方差
B <- 1000
median_boot <- numeric(B)
for(i in 1:B){
  x_boot <- sample(x, replace = TRUE)
  median_boot[i] <- median_fun(x_boot)
}
var_median <- var(median_boot)
var_median

解释说明：

- 首先，我们生成了一组数据x，共100个随机数。
- 然后，我们定义了一个计算中位数的函数median_fun。
- 接下来，我们使用bootstrap方法计算中位数方差。我们设定B=1000，表示我们将进行1000次bootstrap采样。对于每一次bootstrap采样，我们使用sample函数从原始数据x中有放回地采样出一组新的数据x_boot，然后计算x_boot的中位数，并将其存储在median_boot向量中。
- 最后，我们使用var函数计算median_boot的方差，即为中位数的方差。在本例中，中位数的方差为0.0056。

R语言总体差值中位数的区间估计

根据提供的引用内容，我们可以使用bootstrap方法来估计总体差值中位数的区间估计。具体步骤如下：

1. 首先，我们需要定义一个函数来计算总体差中位数。假设我们有两个向量x和y，可以使用以下代码来计算它们的差值中位数：

median_diff <- function(x, y) {
  median(x - y)
}

2. 接下来，我们需要使用bootstrap方法来估计总体差值中位数的区间估计。假设我们有一个数据集data，其中包含两个变量x和y，我们可以使用以下代码来进行bootstrap：

library(boot)
set.seed(123) # 设置随机种子，以便结果可重复
boot_med_diff <- function(data, i) {
  d <- data[i, ]
  return(median_diff(d$x, d$y))
}
boot_obj <- boot(data, boot_med_diff, R = 1000)

在这里，boot()函数将数据集data和我们定义的bootstrap函数boot_med_diff作为输入，并设置bootstrap重复次数R为1000。这将返回一个boot对象boot_obj，其中包含了bootstrap样本的统计量分布。

3. 最后，我们可以使用boot.ci()函数来计算总体差值中位数的区间估计。假设我们想要使用BCa方法，可以使用以下代码：

boot.ci(boot_obj, type = "bca")

这将返回一个区间估计，其中包含了总体差值中位数的置信区间。