statistics-bootstrap

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我有一个简单的nx1整数数组，我想引导它来评估置信区间的比例。我已经找到了IBM SPSS一个解决方案，但我想这样做的分析与MATLAB，您可以在这里找到例子： http://publib.boulder.ibm.com/infocenter/spssstat/v20r0m0/index.jsp?topic=%2Fcom.ibm.spss.statistics.cs%2Fbootstrap_te

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R中的自定义引导置信区间

我需要找到一种方法来获得自定义函数获得的估计的引导置信区间。现在，问题是我有一个大矩阵，我随机抽出一行，然后计算所需的数量。这里是（希望）再现的示例生成类似随机数据： mat1 <- matrix(rnorm(300, 80, 20), nrow = 100) 函数来计算所期望的量（其中R是相关矩阵）： IIvar <- function(R) { d <- eigen(R)$value

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问题点和申请R线性判别分析

我有一些编码问题，它出现在线性判别分析中做一些练习。我们正在使用虹膜数据： ## Read in dataset, set seed, load package Iris <- iris[,-(1:2)] grIris <- as.integer(iris[,"Species"]) set.seed(16) library(MASS) ## Read n n <- nrow(Iris

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如何在R中计算滚动引导值和置信区间

我是R新手，正在计算30个观察滚动窗口内的引导标准偏差（sd）和相关标准错误。如果我只想要sd，下面的函数会适当地执行滚动窗口。但是，当我使用启动包添加引导程序功能时，出现下面指定的错误。我收集到我正在尝试将引导程序结果存储在不正确大小的向量中。有没有人有任何建议如何存储每个窗口的新矩阵的行中引导的SD和相关的stderror？目标是为时间序列上的每个窗口绘制sd和相关的95％置信区间。预先感谢您

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通过引导选择两个随机数

我有一个1020尺寸测量的数据集。我需要根据这1020个数字创建一个新的数据集，通过随机取出数字进行替换。但是，我需要按照以下方式进行随机抽样：从原始数据集中随机取出两个数字。选择这两个随机数中较大的数字。获取这个较大的数字到新的数据集中。重复步骤1-3多次我有一个新的数据集与1020大小（如在原始数据集），并且我总共有10000个新的数据集与1020大小。我不管理通过从原始数据集随机挑

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ř计算标准误差

我有此数组的值： > 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 0 0 0 1 1 0 1 1 1

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R：使用新的lme4软件包的bootMer（）引导二进制混合模型logistic回归

我想要使用新lme4软件包（当前的开发人员版本）的新bootMer（）功能。我是R新手，不知道应该为FUN参数编写哪个函数。它说它需要一个数值向量，但我不知道该功能会执行什么。所以我有一个混合模型公式，它被转换到bootMer（），并且有许多重复项。所以我不知道这个外部函数做了什么？它应该是自举方法的模板吗？ bootMer中没有引导方法吗？那么为什么他们需要一个外部的“利益统计”呢？我应该使用哪

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使用pvclust集群一维数据

感谢您花时间阅读此问题。我有一些一维数据要在R中集群。基本的hclust命令工作正常。但pvclust命令，但是，不采取一维数据，并口口声声说： Error in hclust(distance, method = method.hclust) : must have n >= 2 objects to cluster 我发现了一个变通，我增加了一些全零行的数据。因此，该数据变为：

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在Stata中引导逐步回归

我想引导Stata中的逐步回归并提取引导系数。我有两个单独的ado文件。 sw_pbs是用户使用的命令，它调用helper命令sw_pbs_simulator。 program define sw_pbs, rclass syntax varlist, [reps(integer 100)] simulate _b, reps(`reps') : sw_pbs_simulato

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逻辑回归和引导

我想从包RMS使用lrm首先运行逻辑回归。我的模型适用于glm，但不适用于lrm。 model1 <- lrm(Outcome30Days ~ ISS1 + ISS2 + as.factor(GCSgr)+ as.factor(Gender)*as.factor(agegr),data=sub2, x=T, y=T, se.fit=T) 如果ISS1和ISS2被删除模型运行，但与这些两个变