2017-10-04 43 views
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我想计算这两个估计的90%置信区间(Bootstrap)。 Harrell-Davis无分布分位数估计器。我认为这个函数是估计平均值和标准差的非参数分位数的引导版本。现在我想知道如何计算90%CI?如何将自举CI添加到此函数R

library(Hmisc) 
x <- runif(100) 
hdquantile(x, probs = seq(0.025, 0.975,0.95), se=TRUE,names = TRUE, weights=FALSE) 

回答

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hdquantile函数计算估计量,如果设置se = TRUE,也会给出标准错误。要找到通过启动功能的置信区间,你可以引导它通过boot.ci

代码

library(Hmisc) 
x <- runif(100) 
hdquantile(x, probs = seq(0.025, 0.975,0.95), se=TRUE,names = TRUE, 
weights=FALSE) 

得到的置信区间为引导创建统计

library(boot) 
hq <- function(x,i) { 
hdquantile(x[i], probs = seq(0.025, 0.975,0.95), se=TRUE,names = TRUE, 
weights=FALSE) 
} 
bootx <- boot(x,hq,1000) 
boot.ci(bootx, conf = 0.90) 
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感谢这么多。我想同时计算q = 0.025和q = 0.975的90%。我想知道如何修改你的代码以使两个分位数都具有90%的CI。我还检查了您所做功能的结果,正常,基本,学生化,百分点和BCa之间的区别。我应该选择哪一个? – user8322300

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如果您想为两者计算90%。你可以修改循环内部有两个hdquantile结果。然后,您可以通过在boot.ci中指定索引来单独运行boot.ci。有关boot.ci和boostrap间隔的更多信息,请参见[https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/boot/html/boot.ci.html]。 –