statistics-bootstrap

5Ciepło

1Odpowiedz

Wartości statystyki ładowania początkowego

Chcę uzyskać wartości statystyki ładowania początkowego (oryginał, odchylenie i błąd) na osobnej liście - ale nie mogę wymyślić, jak to zrobić. Oto przykład: > library(boot) > set.seed(123) > mean.f

8Ciepło

3Odpowiedz

R obliczyć błąd standardowy użyciem bootstrap

mam tej tablicy wartości: > df [1] 2 0 0 2 2 0 0 1 0 1 2 1 0 1 3 0 0 1 1 0 0 0 2 1 2 1 3 1 0 0 0 1 1 2 0 1 3 [38] 1 0 2 1 1 2 2 1 2 2 2 1 1 1 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 [75] 0 0

14Ciepło

1Odpowiedz

Jak rozpocząć ładowanie w odniesieniu do informacji wewnątrz podmiotu?

To jest mój pierwszy wpis na tym forum i chcę powiedzieć od samego początku, że nie jestem wprawnym programistą. Więc daj mi znać, jeśli pytanie lub kod były niejasne! Próbuję uzyskać przedział ufnośc

15Ciepło

1Odpowiedz

Dopasowane przedziały ufności ładowania początkowego (BCa) z parametrycznym ładowaniem początkowym w pakiecie rozruchowym

Próbuję użyć z pakietu R boot do obliczenia przedziałów ufności bootstrap skorygowanych o skorygowane skosy i skoki z parametrycznego ładowania początkowego. Po przeczytaniu stron man i eksperymentów

5Ciepło

1Odpowiedz

działa (boot.stepAIC), ale zgłasza błąd w innej funkcji - problem środowiskowy?

Zrozumiałem dziwne zachowanie dzisiaj z moim kodem R. Próbowałem pakiet {boot.StepAIC}, który zawiera funkcję bootstrap dla wyników regresji krokowej z AIC. Jednak nie sądzę, że tło statystyczne jest

7Ciepło

1Odpowiedz

Powtórz funkcję ponownego próbkowania przez 1000 razy? Używanie lapply?

Proszę mnie! Doceniam każdą pomoc! Dzięki! Mam problem z powtórzeniem wykonywania powtórnego próbkowania przez 1000 razy. Próbowałem użyć metody replicate(), aby to zrobić, ale nie działa. Czy jest ja

12Ciepło

3Odpowiedz

Używanie R równolegle do przyspieszenia bootstrap

Chciałbym przyśpieszyć moją funkcję bootstrap, która działa idealnie idealnie. Przeczytałem, że od R 2.14 jest pakiet o nazwie parallel, ale dla mnie jest to bardzo trudne. z niską znajomością informa

5Ciepło

1Odpowiedz

pakietu startowego w R prosty pomocy

Jeśli chcesz korzystać z funkcji boot() z boot pakietu R dla obliczenia istotności współczynnika korelacji Pearsona między dwoma wektorami, należy zrobić to tak: boot(re1, cor, R = 1000) gdzie re1 t