使用另一个程序的点估计计算R中的Bootstrap置信区间

Question

我使用了一个特殊的物种分布建模程序来创建100个生态位广度估计值。这里的重要部分是数据在输入R之前生成。

根据这些利基宽度估计，我希望得到平均生态位宽度值周围的置信区间。

我已经看过boot和bootobject函数，但在我看来，你要使用函数生成引导值，我认为这是不必要的。

请分享有关获取此数据的CI的任何建议。

Answer 1

这可能是关于统计数据而不是编程的问题。但令我印象深刻的是，bootstrap CI需要从您的数据中绘制自举重新采样，并重新估算重新采样的兴趣数量，然后检查重采样的估算分布。那么，从R到你的物种计划呢？在R中生成重新采样，并在其他程序中迭代它们。

从您的数据重新取样的地方，可能是：

d = cars
resamples = lapply(1:1000, function(b) {
    d_resample = d[sample(1:nrow(d), nrow(d), replace = TRUE), ]
    d_resample$boot = b
    d_resample
})

stacked = dplyr::bind_rows(resamples)

然后通过其他程序中的启动变量进行子集化。