R 引导功能 - 绘图中 t 和 t* 的解释 - 标准图形的修改

Question

我开始使用该包，但boot在R理解参数的含义t和t*绘图时遇到了一些麻烦。

一个基本的代码如下：

library(boot)
mydata <- c(0.461, 3.243, 8.822, 3.442) 
meanFunc <- function(mydata, i){mean(mydata[i])}
bootMean <- boot(mydata, meanFunc, 250)
plot(bootMean)

使用命令时，plot.boot我获得了这个图形：

它代表什么t*。为什么标题说 t 的直方图但在 x 轴上我们有t*？

作为附加问题：如何修改此图形的属性，例如颜色、平铺或轴？

谢谢

Answer 1

在 boot 的输出中（bootMean在您的情况下）可以找到两种类型的ts:t0和t.

从文档?boot：

t0
应用于数据的统计观测值。

这是您的meanFunc函数在原始数据集上的值，即：

> mean(mydata)
[1] 3.992

这称为原始t*或t1*引导输出：

> bootMean

ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP


Call:
boot(data = mydata, statistic = meanFunc, R = 250)


Bootstrap Statistics :
    original   bias    std. error
t1*    3.992 0.165301    1.512914

然后你有

t
一个包含 sum(R) 行的矩阵，每一行都是调用 statistic 的结果的引导复制

t这里表示根据您的R论点生成的所有统计数据的矩阵（在您的情况下为向量），即在您的情况下为 250。

因此，之间的差异t，并t*与不同的是，t为所有的矩阵的统计数据，即t这里是我们称之为统计随机变量，而t*是的估计t随机变量。在您的情况下，您会得到 250 个估计值t*，由R参数确定。换句话说t是矩阵 并且t*是矩阵的元素。

因此该图也很有意义，因为它是随机变量的直方图，t而 x 轴包含随机变量的估计值，即t*s。