如何引导R中被某个因素阻塞的数据集？
我要在此数据集上执行引导。注意，数据有两个因素：replicate和level，以及需要回归的两个变量high.density和low.density。我想在此数据集上执行引导，但替换只能在REPLICATE和LEVEL的嵌套因素中发生。 replicate level high.density low.density 1 low 14 36
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为大量标量生成自举标准误差
假设我有四个标量：称它们为dea_1 dea_2 dea_3 dea_4。它们是从程序samprogram(此处未显示)输出的。 现在，我将Stata中的bootstrap命令与这些标量一起使用，以获取引导标准错误。 set seed 123 bootstrap dea_1=r(dea_1)dea_2=r(dea_2)dea_3=r(dea_3)dea_4=r(dea_4), reps
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如何对线性回归进行Bootstrap和估计R中的置信区间？
我有一个执行引导的数据集，以便仅替换两个主要因素Replicate/Level内的值。 replicate level high.density low.density 1 low 14 36 1 low 54 31 1 mid 82 10 1 mid
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使用 apply() 函数跨子列表工作
我正在尝试引导 7 个人饮食项目的发生比例并计算 sd() 假设菜单上有 9 个猎物. 饮食
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根据面板数据中的索引进行分块抽样
我有一个面板数据，即每个 n 观察(nxt)的 t 行，例如 data("Grunfeld", package="plm")头(格伦菲尔德)公司年投资价值资本1 1935 317.6 3078.5 2.81 1936 391.8 4661.7 52.61 1937 410.6 5387.1 156.92 1935 257.7 2792.2 209.22 1936 330.8 4313.2 203
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使用tryCatch()捕获引导循环
我对使用 tryCatch()的知识不足，但是发现在进行中的讨论中很难找到一个好的解决方案. 我有一个自编程函数，该函数返回一个对象.它实际上是一个列表对象，但为简单起见，假设它是一个标量.我正在使用 for()循环来引导此函数.我的循环具有以下形式: boot
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如何重复代码块以对r中的2个值进行采样?
(这是我的新手，所以现在将我的问题编辑为可重复的示例). 我已经审查了自举，循环和复制功能，无法弄清楚如何在R中重复一系列步骤(而不仅仅是单个功能)并将结果存储在数据框中.我需要从22个值的池中随机选择2个值，进行9次.然后对该数据集(2列9行)进行10,000次spearman等级相关性测试，并存储每个迭代的值.因此，我需要在10,000次以下重复这些步骤，并存储每个矛兵排名结果. #对
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在R中手动引导线性回归
|大家好，我在寻求引导时遇到了麻烦... 任务是:使用非参数引导程序，根据1000次引导程序复制和相等于原始样本大小的引导程序样本大小，计算CAPM beta估计的引导程序标准误差. 如果我正确理解它，我应该将回归模型运行1000次，以估计beta及其标准误的不同估计.但是，我无法将想法转化为实际的R代码. 我的代码: #1)从Yahoo获取数据#AAPL价格apple08
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用于使用“引导"引导进行引导的GPU计算.包裹
我想使用引导进行大量分析.我看到使用并行计算提高了自举的速度，如以下代码所示: 并行计算 #检测cpu数量图书馆(平行)detectCores()库(启动)#启动功能->吝啬的bt.mean
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使用Bootstrapping为GLMM中的回归曲线创建置信区间
已创建GLMM模型并绘制了每个因素的预测概率.但是，我无法理解如何使用BootMer函数创建置信区间.我不断收到错误消息，无法从非整数优先权进行模拟.我希望有人能够提供帮助?预先感谢. glmm1
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在R中访问列表中的双元素的问题
我使用李·卡特模型的2000个重采样进行了自举，以进行死亡率预测。 这个问题并非专门针对死亡率研究，而是在R中更一般的维度。 执行引导程序后，我得到了一个包含2000个元素的列表，每个元素对应于2000个元素-模型的估计。对于每个模型，我的3个变量都有一个估计值：a_x，b_x和k_t。 a_x和b_x都是特定年龄的，因此“ x”表示表示在[0:95]间隔内的年龄。 我现在想绘制x
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以可伸缩的方式自举data.table中的多列
这是此一个问题的后续问题。在最初的问题中，OP希望对固定的两列 x1 和 x2 执行引导： set.seed（1000） data 0.5）） stat
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使用Boot软件包按组进行Bootstrap
我有一个像这样的"my.dataset": ID Species SEX Category V1 V2 V3 87790 Caniceps F F_Caniceps -0.34 -0.55 0.61 199486 Caniceps F F_Caniceps -0.34 -0.56 0.63 1994
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如何引导numpy数组的最内层数组?
我有这些尺寸的numpy数组 data.shape (categories, models, types, events): (10, 11, 50, 100) 现在我只想在最里面的数组(100)中执行sample with replacement.对于这样的单个数组: data[0][0][0] array([ 40.448624 , 39.459843 , 33.767
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使用pvclust聚类一维数据
感谢您抽出宝贵时间阅读此问题.我有一些一维数据要在R中聚类.基本的hclust命令可以正常工作.但是pvclust命令却不获取一维数据，并且一直在说: Error in hclust(distance, method = method.hclust) : must have n >= 2 objects to cluster 我找到了一种解决方法，将一些全零行添加到了数据中.因此数
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如何从数据子集中随机抽取并引导R中的统计检验
我有一个包含两个变量的数据集，并且希望统计地测试它们是否在自举循环中相关(即使用Spearman的等级校正和cor.test(...)). 我的数据集中大多数测量值来自独立的样本单位(简称单位工厂)，尽管某些测量值来自同一工厂.为了处理伪复制问题，我希望多次引导统计测试，每次测试运行中每个工厂仅使用一次测量.因此，在执行相关测试之前，我需要编写一个自举循环，该循环将为每个植物随机绘制一个度量
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R中按行自举/重采样矩阵
我有20行10列的矩阵x.我需要一次采样(替换)5行并计算列均值.我需要重复此过程15次，并每次报告列均值. 作为示例，我使用了R中的重采样库来执行此操作. # Create a random matrix library("resample") set.seed(1234) x
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使用R中{boot}的boot()函数在最高级别的群集数据上进行非参数引导
我有两级分层数据，我试图在最高级别上执行非参数引导程序采样，即在保留原始群集内数据的同时，通过替换随机采样最高级别的群集. 我想使用{boot}包中的boot()函数来实现这一点，因为我当时想使用需要引导对象的boot.ci()来建立BCa置信区间. 这是我不走运的尝试-在引导调用上运行调试表明，在集群级别(=主题)没有发生随机采样. ### create a very simp
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如何根据经验分布函数制作样本
我正在尝试在Python上实现非参数自举.它需要获取一个样本，从中构建经验分布函数，然后从此edf生成一堆样本.我该怎么做? 在scipy中，如果您知道描述该函数的确切公式，我只会发现如何创建自己的分布函数，但是我只有一个edf. 解决方案 通过对样本进行排序得到的edf: N = samples.size ss = np.sort(samples) # these are the
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如何从Elrm摘要输出中提取系数
我使用软件包elrm 对数据集进行了精确的逻辑回归 我正在将其与普通逻辑回归进行比较. 我能够对普通的logistic回归进行引导，我所关注的统计数据是估计系数和p值. 但是，我无法运行elrm引导程序，因为无法从输出中提取所需的系数. 使用我的数据，摘要提供了打印输出: Results: estimate p-value p-value_se mc_size M
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