問題タブ [statistics-bootstrap]

boot()Rのパッケージの関数を使用して、boot2つのベクトル間のピアソン相関係数の有意性を計算する場合、次のように実行する必要があります。

re1これらの2つの観測ベクトルの2列行列はどこにありますか？corこれらのベクトルがであるため、これを正しく理解できないようです0.8が、上記の関数はとして返さ-0.2れt0ます。

lmのブートストラップされたt値とブートストラップされたp値を取得したいと思います。私は動作する次のコード（基本的に紙からコピーされた）を持っています。

ここで、ブートストラップモデルを計算します。これにより、次のようになります。

2つの質問があります：

1. 私の理解では、ブートストラップ値は元の値にバイアスを加えたものです。つまり、ブートストラップされた値（ブートストラップされたt値とブートストラップされたp値）の両方が元の値よりも大きいということです。これは不可能です。なぜなら、t値が上がると（つまり、より重要になる）、p値は低くなければならないからです。したがって、私はまだブート関数の出力を本当に理解していないと思います（ここでは:) duncan.boot。ブートストラップされた値を計算するにはどうすればよいですか？

2. boot（）がどのように機能するのかわかりません。見てみるduncan.boot <- boot(Duncan, boot.function, 1999)と、関数「boot.function」の引数を渡していないことがわかります。Rが設定されていると思いますdata <- Duncan。しかし、引数「indices」には何も渡していないため、関数「boot.function」の次の行がどのように機能するのかわかりません。data <- data[indices,]

質問が理にかなっていることを願っています！??

整数の配列があるとします。各整数は、10 分間のウィンドウ内のデータベースに対する要求の数を表します。配列には 20,000 個の数値が含まれており、4 か月間の連続した 10 分間のウィンドウを表しています。ここで、10 個の異なる実世界のデータベースから取得した 10 個のそのような配列があるとします。

ここで、既存の 10 個の配列から 400 個の配列を生成したいと考えています。統計のバックグラウンドはあまりありませんが、単純なブートストラップは時系列データ (または依存データ全般) には適用できないことを読みました。時系列データに対して機能するブートストラップに基づく簡単な方法と、2 日以上の開発を行わずにこれを行うために利用できるソフトウェア (スタンドアロンまたはライブラリ、できれば無料) はありますか?

助けてくれてありがとう、ジャン

尤度関数とシミュレーションに基づいてプロビットシミュレーションを作成しました。これらはすべて、以下のコードで複製できます。

これは尤度関数です。

これは、見積もりを行うための関数です。

そして、これはシミュレートされたモデルを生成する関数です。

これは、100に等しいnサイズをシミュレートします。

以下のこの関数は、ノンパラメトリックブートストラップアプローチに基づいて信頼区間を計算します（使用されているサンプル関数に注意してください）。

以下のこの関数は、ブートストラップ出力をクリーンアップするだけであり、信頼区間は私がプロットしたいものです。

このようなグラフ（下のグラフ）をプロットしたいのですが、上のprocessres関数に基づいて信頼区間を追加します。これらの信頼区間をプロットに追加するにはどうすればよいですか？

また、別のプロットコードやパッケージも利用できます。このシミュレーションに基づいて信頼区間を追加したグラフが必要です。

ありがとう！

私は新しいRユーザーであり、ブートパッケージの使用に問題があります。私がやりたいのは、ブートストラップを使用して、次のような数値のベクトルの平均の周りに信頼区間を生成することです。

任意のヒント？

私の目標は、ブートストラップ (1000 担当者) を使用して、600 の一意の個人 (ID) のデータセットから生成された 20 の刺激されたランダム ペアで特性 (x) に相関する r (ピアソンの相関係数) の帰無分布、平均、および CI を計算することです。最近、「proc surveyselect」を使用してデータセットを生成する SAS から R に切り替えました。質問:

1. これらの結果を生成する最も効率的な方法は何ですか (以下の私の試みを参照)。
2. 私の例では、set.seed コマンドを使用して結果を複製するにはどうすればよいでしょうか?

600 人の個体と関連する特性値を含むシミュレートされた開始データセット:

次に、r の 1000 回の複製を生成し、95% CI を計算します。

私は今日、私のRコードで奇妙な振る舞いに気づきました。AICを使用したステップワイズ回帰の結果のブートストラップ関数を含むパッケージ{boot.StepAIC}を試しました。しかし、統計的背景がここに問題があるとは思いません（そう願っています）。
Rのトップレベルで関数を使用できます。これは私のサンプルコードです。

しかし、私はそれを独自の関数でラップしたかったのです。データと数式をその関数に渡します。しかし、boot.stepAIC（）内で次のようなエラーが発生します。

100個のブートストラップサンプルでモデルの適合に失敗しましたstrsplit（nam.vars、 "："）のエラー：文字以外の引数

では、間違いはどこにありますか？地域や地球の環境と関係があるのではないでしょうか。

箱ひげ図でプロットできるデータがありますが、各ボックスのnは3つだけです。ggplot2のポイントレンジタイプのプロットを使用してプロットしたいと思います。デフォルトでは、それらは互いに重なり合っています。ポイントが箱ひげ図にグループ化されるときに、ポイントを並べてグループ化するにはどうすればよいですか？

編集：アドバイスに従ってブートストラップを除外するように質問を更新しました（元のアイデアは、信頼区間をエラーバーとして使用することでした。1つの質問に対して質問が多すぎる= D）。より詳細なブートストラップの質問はここにあります

ブートストラップされた信頼区間のいずれかまたは両方を計算し、ノンパラメトリックな複数のデータセットの比較を実行できるPythonパッケージを探しています。誰か知っていますか？

パッケージを使用して、データセットに対して正確なロジスティック回帰を実行しましたelrm

通常のロジスティック回帰と比較しています。

通常のロジスティック回帰でブートストラップを実行することができました。取得した関心のある統計は、推定係数と p 値でした。

ただし、出力から必要な係数を引き出すことができないため、elrm ブートストラップを実行できません。

私のデータを使用すると、要約が印刷されます。

ブートストラップを実行するときにこれらの統計を取得できるように、M 推定値と p 値を抽出したいと考えています。さまざまな組み合わせを試して値を取得しようとしましたが、機能しません。

これらはすべて、要約を再び吐き出すだけです。

elrm の概要から抽出できるかどうかは誰にもわかりませんか?

どんな助けでも大歓迎です。