我想知道是否有任何选项可以根据数据帧中的beta计算标准错误/偏差。以下是测试版。
> dput(head(betas))
structure(list(comp1 = c(4.57, 0.08, 0.91, -0.11, 0.09, 0.07),
comp2 = c(2.04, -0.22, 0.19, 0.34, -0.34, -0.01), comp3 = c(0.88,
0.03, 0.42, -0.02, -0.17, -0.01)), row.names = c("beta.0",
"beta.1", "beta.2", "beta.3", "beta.4", "beta.5"), class = "data.frame")
您可以看到有3个组成部分，也许值得一提的是这些组成部分都有自己的权重，即：
> dput(head(lambda))
c(0.025, 0.403, 0.572)
最后我也有后验概率，这也许很有用：
> dput(head(posteriorp))
structure(c(0.06, 0.03, 0, 0.03, 0, 0, 0.61, 0.42, 0.07, 0.41,
0.31, 0.41, 0.33, 0.56, 0.93, 0.56, 0.69, 0.59), .Dim = c(6L,
3L), .Dimnames = list(NULL, c("comp.1", "comp.2", "comp.3")))
我已经在Internet上寻找一种计算方法，但是找不到有效的方法（引导程序？）。希望你能帮助我！