最近在学习自助法,感觉boot包是一个很自由的包,能够实现各种统计量的bootstrap,但是遇到一个怎么都理解不了的困难,,求助大佬!问题如下:
假设我有两组样本A和B,样本数量不一致,我想计算两个样本的均值差的bootstrap区间,代码如下:
首先将两组样本合并为一个列表,data1 <- list(v1=样本A,v2=样本B),然后构造统计量
meandif <- function(data,indices) {
d1 <- data$v1[indices]
d2 <- data$v2[indices]
return(mean(d1)-mean(d2))
}
进行bootstrap抽样:results <- boot(data=data1,statistic=meandif,R=1000),最后计算置信区间:
boot.ci(results)。
问题就是计算的结果与正常值相差太远了,用DescTools包的BootCI计算和真实值基本一样,百思不得其解,boot包这个错在哪里了?
求大佬指教!!!谢谢
假设我有两组样本A和B,样本数量不一致,我想计算两个样本的均值差的bootstrap区间,代码如下:
首先将两组样本合并为一个列表,data1 <- list(v1=样本A,v2=样本B),然后构造统计量
meandif <- function(data,indices) {
d1 <- data$v1[indices]
d2 <- data$v2[indices]
return(mean(d1)-mean(d2))
}
进行bootstrap抽样:results <- boot(data=data1,statistic=meandif,R=1000),最后计算置信区间:
boot.ci(results)。
问题就是计算的结果与正常值相差太远了,用DescTools包的BootCI计算和真实值基本一样,百思不得其解,boot包这个错在哪里了?
求大佬指教!!!谢谢