bootstrap估计方差r语言

在R语言中，可以使用bootstrap方法估计样本均值的方差。具体步骤如下：

1. 从原始样本中进行B次有放回的随机抽样，得到B个bootstrap样本。

2. 对每个bootstrap样本，计算样本均值。

3. 计算B个样本均值的方差，即为bootstrap估计的方差。

以下是一个使用bootstrap方法估计样本均值的方差的示例代码：

# 生成随机数据
set.seed(123)
x <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)

# 定义bootstrap函数
bootstrap_mean <- function(x, B) {
  n <- length(x)
  mean_boot <- numeric(B)
  for (i in 1:B) {
    idx <- sample(1:n, n, replace = TRUE)
    mean_boot[i] <- mean(x[idx])
  }
  var_boot <- var(mean_boot)
  return(var_boot)
}

# 进行bootstrap估计
B <- 1000
var_boot <- bootstrap_mean(x, B)
cat("Bootstrap estimate of variance:", var_boot, "\n")

在上面的例子中，我们首先生成了一个长度为100的随机样本x，然后定义了一个bootstrap_mean函数来进行bootstrap估计。最后，我们使用1000次bootstrap重复来估计样本均值的方差，并输出结果。