Question

首先，我是R的新手并试图找到自己的方式，但我很难找到一个看起来非常简单的动作的答案。我有一个带有两列的数据框（应用程序）

Customer    Application
1           1
1           0
1           0
1           1
1           1
1           0
1           1
1           0
1           0
1           1
1           1

申请率

sum(Applications$Application)/sum(Applications$Customer).

我被要求通过运行1000个客户的1000个样本来获得该应用率，以获得应用率的分布和置信水平。我尝试使用boot包，如下所示

f2 <- function(Loan,Customer){sum(Applications$Application)/sum(Applications$Customer)}
bootapp1 <-(boot(Applications, f2, 1000))
bootapp1

ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP


Call:
boot(data = Bootstrap_Test, statistic = f2, R = 1000)


Bootstrap Statistics :
       original  bias    std. error
t1* 0.003052608       0           0

显然这不是我想要的，因为它没有给出任何偏见或标准错误。

有人能告诉我快速获得我需要的结果吗？我想必须有一种非常简单的方法。

Answer 1

你只需要调整你的函数，这需要两个参数。在Table storage engine for 'table_name' doesn't have that option上的帮助文件中，在boot：

参数下

当应用于数据时返回包含感兴趣统计量的向量的函数。当sim =＆＃34;参数＆＃34;时，统计的第一个参数必须是数据。对于每个复制，将传递由ran.gen返回的模拟数据集。在所有其他情况下，统计必须至少采用两个参数。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。

statistic

R简单的Bootsrap

1 个答案: