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我已经创建了基于似然函数和仿真的probit仿真,所有这些都可以用下面的代码复制。添加置信区间从R中的仿真数据绘图
这是似然函数:
probit.ll <- function(par,ytilde,x) {
a <- par[1]
b <- par[2]
return( -sum(pnorm(ytilde*(a + b*x),log=TRUE)))
}
这是做估值的功能:
my.probit <- function(y,x) {
# use OLS to get start values
par <- lm(y~x)$coefficients
ytilde <- 2*y-1
# Run optim
res <- optim(par,probit.ll,hessian=TRUE,ytilde=ytilde,x=x)
# Return point estimates and SE based on the inverse of Hessian
names(res$par) <- c('a','b')
se=sqrt(diag(solve(res$hessian)))
names(se) <- c('a','b')
return(list(par=res$par,se=se,cov=solve(res$hessian)))
}
这是生成仿真模型的功能:
probit.data <- function(N=100,a=1,b=1) {
x <- rnorm(N)
y.star <- a + b*x + rnorm(N)
y <- (y.star > 0)
return(as.data.frame(cbind(y,x,y.star)))
}
这模拟n等于100:
probit.data100 <- function(N=100,a=2,b=1) {
x <- rnorm(N)
y.star <- a + b*x + rnorm(N)
y <- (y.star > 0)
return(as.data.frame(cbind(y,x,y.star)))
}
#predicted value
se.probit.phat100 <- function(x, par, V) {
z <- par[1] + par[2] * x
# Derivative of q w.r.t. alpha and beta
J <- c(dnorm(z), dnorm(z)*par[2])
return(sqrt(t(J) %*% V %*% J) )
}
dat100 <- probit.data100()
res100 <- my.probit(dat100$y,dat100$x)
res100
此功能下面将计算基于非参数的自举方法的置信区间(注意样本函数使用中):
N <- dim(probit.data(N=100, a=1, b=1))[1]
npb.par <- matrix(NA,100,2)
colnames(npb.par) <- c("alpha","beta")
npb.eystar <- matrix(NA,100,N)
for (t in 1:100) {
thisdta <- probit.data(N=100, a=1, b=1)[sample(1:N,N,replace=TRUE),]
npb.par[t,] <- my.probit(thisdta$y,thisdta$x)$par
}
下面只是此函数清理自举输出,和所述置信间隔是我想什么阴谋:
processres <- function(simres) {
z <- t(apply(simres,2,function(x) { c(mean(x),median(x),sd(x),quantile(x,c(0.05,0.95))) }))
rownames(z) <- colnames(simres)
colnames(z) <- c("mean","median","sd","5%","95%")
z
}
processres(npb.par)
我想绘制这样的图表(下一个),但添加一个基于processres置信区间上方运行。如何将这些置信区间添加到情节中?
x <- seq(-5,5,length=100)
plot(x, pnorm(1 - 0.5*x), ty='l', lwd=2, bty='n', xlab='x', ylab="Pr(y=1)")
rug(dat100$x)
我也开放给不同的剧情代码和/或包。我只是想要一个基于这个模拟的图表增加置信区间。
谢谢!
感谢jbaums,这看起来太棒了! – 2012-02-07 01:41:51