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Matlab でブートストラップを実行したいと思います。元のデータ ポイントが 100 ありますが、ブートストラップの反復ごとに 57 ポイントのみを選択し、ランダムに置換したいと考えています。どうすればそれを達成できますか?

Matlab function でこの機能を見つけることができないようですbootstrp。

よろしく、

ブートストラップされた GLM 出力のリストから LC50 を計算しようとしています

ブートストラップされた GLM の出力をリスト (名前付きの結果) として持っています: (リスト全体ではなく、簡単にするために最後の結果を入れました)

dose.pパッケージから使用して、MASS実行したモデル内の各個人の LC50 を計算しようとしています

返す

私が理解していることから、これはLC50factor(female.no[x])3.です。dose.pcf = c(2,3)concentrationfactor(female.no[x])3.

これは正しいです？

第二に：

各女性の LC50 を取得する方法はありますか、つまりfactor(female.no[x])3、 factor(female.no[x])4など ですが、手動でコードを変更せずにさまざまな変数に沿って作業factor(female.no[x])7を行う方法がわかりません。dose.pcf=

dose.p最後に: 結果はリストに保存されます。リストに沿って作業するにはどうすればよいですか?

助けてくれてありがとう

したがって、N 個のブートストラップ サンプルを取得し、これらのサンプルで N 個のロジスティック回帰分類器をトレーニングしています。各分類子は、バイナリ クラスに属する確率を与えてから、これらの N 個の確率を平均して最終的な予測を取得します。

私の質問は、N セットの回帰係数を取得してそれらを平均化し、その平均化された係数セットをロジスティック回帰分類器で使用し、出力確率を最終予測として使用した場合、これは結果の N 個の確率の平均を取ることと同じですか?前の段落で説明したように？

次のサンプルデータセットがあります

変数「サイト」で行をサブセット化し、各サイト トラップ レート (TR) をブートストラップしたいと思います。次のコードを使用してみました

しかし、これは単に返されます

理想的には、サイトごとに meanTraps を含むデータ フレームが必要です。誰でも私のエラーを修正するのを助けることができますか?

そのため、この問題についてスレッドを投稿しましたが、保留になりました。それで、プログラミングの質問になるように言い換えました。これは以下の私のコードです。ブートストラップを使用して、サンプルの刺激された信頼水準を見つけようとしています。

# ステップ 1: 対数正規分布からデータを生成する

# ステップ 2: B=1000 で 95% Bootstrap CI を計算する

このコードを実装すると、実際には 0.90 になるはずの出力が 975.025 になっていることがわかります。出力が間違っている理由がわかりません。

信頼区間を見つけようとしているのではなく、刺激された信頼レベルを見つけようとしています。実際のカバレッジ パーセンテージ (シミュレーションで取得) は、名目上の信頼水準 (95%) とどのように比較されますか? これは私のサンプルが練習問題で与えられたときの私のコードです...

Rを使用してJaccardクラスターから信頼区間を取得する方法について誰かがアドバイスをくれることを願っています.1970年代と今日の種データを4つのサイトで持っています. 次のコードを実行すると、現在のサイトの 1 つが別のサイトよりも履歴に近いことを示す優れたグラフが表示されます。人々は重要性について尋ねてくると確信しています。系統樹で同様の信頼区間を見たことがありますが、この種の結果を得る方法がわかりません。ブートストラップ テストでこれを行うと仮定しますが、boot() から結果を取得する方法や、それらをクラスター グラフに配置する方法がわかりません。アドバイスをいただければ幸いです。

クラスターを作成するための私のコード:

次に、3 つの列、サイト 1、サイト 2、および 2 つのサイトの jaccard インデックスを含む jaccard 結果の .csv を作成しました。

jaccardboot <-read.csv("/users/Victoria/Desktop/Stat Documents/jaccardboot.csv", header = TRUE)

結果

I get: Error in boot(data = jaccardboot, statistic = bs, R = 100, formula = site1 ~ : number of items to replace is not a multiple of replacement length さらに: 50 以上の警告がありました (warnings() を使用)最初の 50 を表示するには)

基本的なブートストラップの信頼区間とスチューデント化されたブートストラップの区間によって、T.hat の 95% のブートストラップ信頼区間を計算するにはどうすればよいですか?

ありがとう！