自引导以估计几何样本的平均值

因此，我需要运行引导带方法来计算总体的几何平均值。 6次测量结果为1,2,2,4,6,6，基于此样本的人口几何平均数估计值为gm =（1 * 2 * 2 * 4 * 6 * 6）*（1/6）。我需要计算人口几何平均数的95％置信限。自引导以估计几何样本的平均值

到目前为止，我有：

set.seed(13254) 
gmsample <- c(1,2,2,4,6,6) 
gmsample 
n<- length(gmsample) 
gm.hat <- prod(gmsample) ** (1/6) 
gm.hat 

for(b in 1:B){ 
    inx.boot<- sample(1:n, replace=TRUE) 

gmboot<- gmsample[idx.boot] 
print(gmboot) 

rboot[b] <- prod(gmboot) ** (1/n) 
print(r.boot) 
       } 

boot.sd <- sd(r.boot) 
boot.sd

我得到这个从网上收集信息，我感到非常新的与R所以任何帮助将是巨大的。

来源

2015-10-13 Ryan T. Donnelly

那么你的编程问题到底是什么呢？ – MrFlick

这个程序不工作，我不知道为什么要知道为什么 –

什么“不工作”是什么意思？你有错误吗？不是你期待的结果？如果是后者，你期望得到什么结果？ – MrFlick

我会建议使用启动包而不是滚动自己的引导方法。举例来说，几何平均数的计算1000个引导重复功能也可以用：

gmsample <- c(1,2,2,4,6,6) 
library(boot) 
b <- boot(gmsample, function(d, i) prod(d[i])^(1/length(i)), 1000)

现在你可以使用boot.ci方法来计算置信区间。举例来说，如果你想使用95％百分位数的置信区间，你可以这样做：

boot.ci(b, 0.95, "perc") 
# BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS 
# Based on 1000 bootstrap replicates 
# 
# CALL : 
# boot.ci(boot.out = b, conf = 0.95, type = "perc") 
# 
# Intervals : 
# Level  Percentile  
# 95% (1.701, 4.670) 
# Calculations and Intervals on Original Scale

还有许多其他类型的置信区间，你可以用?boot.ci了解的。

来源

2015-10-13 21:51:36 josliber

自引导以估计几何样本的平均值

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