请考虑以下代码:
require(Hmisc)
num.boots <- 10
data <- rchisq(500, df = 5) #generate fake data
#create bins
binx <- cut(data, breaks = 10)
binx <- levels(binx)
binx <- sub("^.*\\,", "", binx)
binx <- as.numeric(substr(binx, 1, nchar(binx) - 1))
#pre-allocate a matrix to be filled with samples
output <- matrix(NA, nrow = num.boots, ncol = length(binx))
#do random sampling from the vector and calculate percent
# of values equal or smaller to the bin number (i)
for (i in 1:num.boots) {
walk.pair.sample <- sample(data, size = length(data), replace = TRUE)
data.cut <- cut2(x = walk.pair.sample, cuts = binx)
data.cut <- table(data.cut)/sum(table(data.cut))
output[i, ] <- data.cut
}
#do some plotting
plot(1:10, seq(0, max(output), length.out = nrow(output)), type = "n", xlab = "", ylab = "")
for (i in 1:nrow(output)) {
lines(1:10, output[i, 1:nrow(output)])
}
#mean values by columns
output.mean <- apply(output, 2, mean)
lines(output.mean, col="red", lwd = 3)
legend(x = 8, y = 0.25, legend = "mean", col = "red", lty = "solid", lwd = 3)
我想知道我是否可以为boot:boot()函数提供一个函数,该函数的输出长度为n&gt; 1?它有可能吗?
这是我的微弱尝试,但我必须做错事。
require(boot)
bootstrapDistances <- function(data, binx) {
data.cut <- cut2(x = data, cuts = binx)
data.cut <- table(data.cut)/sum(table(data.cut))
return(data.cut)
}
> x <- boot(data = data, statistic = bootstrapDistances, R = 100)
Error in cut.default(x, k2) : 'breaks' are not unique
我真的不明白为什么Hmisc::cut2()
在boot()
调用中无法正常工作,但是当我在for()
循环中调用它时(请参阅上面的代码)。 bootstrapDistances()
函数的逻辑是否可以与boot()
一起使用?任何指针都非常赞赏。
:编辑:
Aniko建议我以这种方式修改我的功能,包括一个索引。在阅读boot()的文档时,我不清楚它是如何工作的,这解释了为什么函数可能无法正常工作。这是Aniko建议的新功能:
bootstrapDistances2 <- function(data, idx, binx) {
data.cut <- cut2(x = data[idx], cuts = binx)
data.cut <- table(data.cut)/sum(table(data.cut))
return(data.cut)
}
然而,我设法产生错误,我仍然在努力如何删除它。
> x <- boot(data = data, statistic = bootstrapDistances2, R = 100, binx = binx)
Error in t.star[r, ] <- statistic(data, i[r, ], ...) :
number of items to replace is not a multiple of replacement length
重新开始我的R会话(也尝试了另一个版本,2.10.1)后,它似乎工作正常。
答案 0 :(得分:2)
来自boot
功能的帮助文件:
在所有其他情况下,统计数据必须至少包含两个参数。传递的第一个参数将始终是原始数据。第二个是定义引导样本的索引,频率或权重的向量。
所以你需要在你的bootstrapDistances
函数中添加第二个参数,告诉它选择了哪些数据元素:
bootstrapDistances2 <- function(data, idx, binx) {
data.cut <- cut2(x = data[idx], cuts = binx)
data.cut <- table(data.cut)/sum(table(data.cut))
return(data.cut)
}
结果:
x <- boot(data = data, statistic = bootstrapDistances2, R = 100, binx=binx)
x
ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP
Call:
boot(data = data, statistic = bootstrapDistances2, R = 100, binx = binx)
Bootstrap Statistics :
original bias std. error
t1* 0.208 0.00134 0.017342783
t2* 0.322 0.00062 0.021700803
t3* 0.190 -0.00034 0.018873433
t4* 0.136 -0.00116 0.016206197
t5* 0.078 -0.00120 0.011413265
t6* 0.036 0.00070 0.008510837
t7* 0.016 0.00074 0.005816417
t8* 0.006 0.00024 0.003654581
t9* 0.000 0.00000 0.000000000
t10* 0.008 -0.00094 0.003368961
答案 1 :(得分:0)
答案很好,Aniko。
此外,“boot”的帮助页面指出bootstrap统计函数可能返回一个向量,而不仅仅是一个标量。