bootstrap检验命令
时间: 2023-11-14 16:05:57 浏览: 42
Bootstrap检验是一种非参数检验方法,用于检验样本数据的统计量是否与总体分布相同。在R语言中,可以使用boot包进行bootstrap检验。以下是一个示例代码:
假设我们有一个长度为100的数据集x,要检验它们是否符合正态分布。可以按照以下步骤进行bootstrap检验:
1. 安装并加载boot包:
```R
install.packages("boot")
library(boot)
```
2. 编写一个统计量函数,用于计算样本的统计量。这里我们选择计算样本的均值:
```R
statistic <- function(data, i) {
return(mean(data[i]))
}
```
3. 进行bootstrap检验。这里我们选择进行1000次bootstrap重抽样,并使用标准误差作为检验统计量:
```R
boot_result <- boot(x, statistic, R=1000)
boot_result
```
4. 查看bootstrap结果。可以使用以下命令查看bootstrap检验的置信区间和p值:
```R
boot.ci(boot_result, type="bca")
```
其中,type参数可以选择不同的置信区间计算方法,比如"bca"表示使用基于偏差纠正的加速置信区间方法。