ブートパッケージの機能が複素数でboot
機能しないことがわかりました。二変量行列の固有値を取得して、データをブートストラップしようとしています。固有値の問題は、しばしば複素数を返し、それによって ( ) エラーが発生することです。複素数を避ける方法はありますか?boot
ここに私のコードがあります、
Data <- read.table('http://ubuntuone.com/6n1igcHXq4EnOm4x2zeqFb', header = FALSE)
Mat <- cbind(Data[["V1"]],Data[["V2"]])
Data.ts <- as.ts(Mat)
以下は、必要な機能の一部です。
library(mvtnorm)
var1.sim <- function(T, n.start=100, phi1=matrix(c(0.7,0.2,0.2,0.7),nr=2),
err.mu=c(0,0), err.sigma2=matrix(c(1,0.5,0.5,1), nr=2),
errors=NULL) {
e <- rmvnorm(n.start + T, err.mu, err.sigma2) # (n.start+T) x 2 matrix
y <- matrix(0, nrow=n.start+T, ncol=2)
if (!is.null(errors) && is.matrix(errors) && ncol(errors) == 2) {
rows <- nrow(errors)
if (rows < n.start + T) {
# replace last nrow(errors) errors
e[seq.int(n.start+T-rows+1,n.start+T),] <- errors
} else {
e <- errors[seq.int(n.start+T+1, rows)]
}
}
for (t in seq.int(2, n.start + T)) {
y[t,] <- phi1 %*% y[t-1,] + e[t,]
}
return(ts(y[seq.int(n.start+1,n.start+T),]))
}
########
coef.var1 <- function(var.fit) {
k <- coef(var.fit)
rbind(k[[1]][,"Estimate"], k[[2]][,"Estimate"])
}
そして、ここに主な方法があります、
library(vars)
library(boot)
y.var <- VAR(Data.ts, p=1, type="none")
y.resid <- resid(y.var)
rm(y.boot)
y.boot <- boot(y.resid, R=100, statistic=function(x,i) {
resid.boot <- x[i,]
y.boot1 <- var1.sim(T=nrow(x), errors=resid.boot)
min(eigen(coef.var1(VAR(y.boot1, p=1, type="none")))$values)
}, stype="i")
y.boot$t
y.ci <- boot.ci(y.boot, type="norm", conf=0.95)$normal[2:3]
list(t=y.boot$t,ci=y.ci)
問題はy.boot
オブジェクト、特にこの行で発生します
min(eigen(coef.var1(VAR(y.boot1, p=1, type="none")))$values)
最小固有値の取得が複雑な場合、boot
このエラーが返されます
Error in min(eigen(coef.var1(VAR(y.boot1, p = 1, type = "none")))$values) :
invalid 'type' (complex) of argument
それ以外の場合は問題ありません。さて、この 100 回のブートストラップが 1 回実行されれば安全ですが、これも実際には約 100 回ループします。そのため、これらのループで複雑な値が発生する可能性が高くなります。したがって、上記のエラーが再び発生します。
これらの複雑な値を回避する方法はありますか?