Question

我发现启动包的boot功能无法使用复数。我试图通过采用双变量矩阵的特征值来引导数据。特征值的问题在于，它经常返回复数，并且由此（boot）给出错误。有没有办法避免复杂的数字？

这是我的代码，

Data <- read.table('http://ubuntuone.com/6n1igcHXq4EnOm4x2zeqFb', header = FALSE)
Mat <- cbind(Data[["V1"]],Data[["V2"]])
Data.ts <- as.ts(Mat)

以下是一些所需的功能，

library(mvtnorm)

var1.sim <- function(T, n.start=100, phi1=matrix(c(0.7,0.2,0.2,0.7),nr=2),
                     err.mu=c(0,0), err.sigma2=matrix(c(1,0.5,0.5,1), nr=2),
                     errors=NULL) {

  e <- rmvnorm(n.start + T, err.mu, err.sigma2)   # (n.start+T) x 2 matrix
  y <- matrix(0, nrow=n.start+T, ncol=2)

  if (!is.null(errors) && is.matrix(errors) && ncol(errors) == 2) {
    rows <- nrow(errors)
    if (rows < n.start + T) {
      # replace last nrow(errors) errors
      e[seq.int(n.start+T-rows+1,n.start+T),] <- errors
    } else {
      e <- errors[seq.int(n.start+T+1, rows)]
    }
  }

  for (t in seq.int(2, n.start + T)) {
    y[t,] <- phi1 %*% y[t-1,] + e[t,]
  }

  return(ts(y[seq.int(n.start+1,n.start+T),]))
}

########

coef.var1 <- function(var.fit) {
  k <- coef(var.fit)
  rbind(k[[1]][,"Estimate"], k[[2]][,"Estimate"])
}

这是主要方法，

library(vars)
library(boot)

y.var <- VAR(Data.ts, p=1, type="none")
y.resid <- resid(y.var) 

rm(y.boot)
y.boot <- boot(y.resid, R=100, statistic=function(x,i) {
  resid.boot <- x[i,]
  y.boot1 <- var1.sim(T=nrow(x), errors=resid.boot)
  min(eigen(coef.var1(VAR(y.boot1, p=1, type="none")))$values)
}, stype="i")

y.boot$t

y.ci <- boot.ci(y.boot, type="norm", conf=0.95)$normal[2:3]
list(t=y.boot$t,ci=y.ci)

问题出现在y.boot对象中，尤其是此行

min(eigen(coef.var1(VAR(y.boot1, p=1, type="none")))$values)

当获得最小特征值很复杂时，boot将返回此错误

Error in min(eigen(coef.var1(VAR(y.boot1, p = 1, type = "none")))$values) : 
  invalid 'type' (complex) of argument

否则，没有问题。现在，如果执行一次这100次bootstraps将是安全的，但我实际上也将循环这次约100次。因此，很有可能在这些循环中出现复杂的值。因此，我们将再次获得上述错误。

有没有办法避免这些复杂的价值？

R：与boot（）函数不兼容的复数

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