在R简单的帮助中启动包

Fed*_*vic 5 r correlation statistics-bootstrap

如果我想使用boot()R's boot软件包中的函数来计算两个向量之间的Pearson相关系数的重要性,我应该这样做:

boot(re1, cor, R = 1000)
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re1这两个观测向量的两列矩阵在哪里?我似乎无法正确得到这个因为cor这些向量0.8,但上面的函数返回-0.2t0.

chl*_*chl 7

只是为了强调R中引导的一般想法,尽管@caracal已经通过他的评论回答了你的问题.使用时boot,您需要有一个可以按行采样的数据结构(通常是矩阵).统计数据的计算通常在接收此数据矩阵的函数中完成,并返回重新采样后计算的感兴趣统计量.然后,您调用boot()它来处理应用此函数以R结构化格式复制和收集结果.可以boot.ci()依次使用这些结果进行评估.

下面是与两个工作例子low birth baby在研究中MASS包.

require(MASS)
data(birthwt)
# compute CIs for correlation between mother's weight and birth weight
cor.boot <- function(data, k) cor(data[k,])[1,2]
cor.res <- boot(data=with(birthwt, cbind(lwt, bwt)), 
                statistic=cor.boot, R=500)
cor.res
boot.ci(cor.res, type="bca")
# compute CI for a particular regression coefficient, e.g. bwt ~ smoke + ht
fm <- bwt ~ smoke + ht
reg.boot <- function(formula, data, k) coef(lm(formula, data[k,]))
reg.res <- boot(data=birthwt, statistic=reg.boot, 
                R=500, formula=fm)
boot.ci(reg.res, type="bca", index=2) # smoke
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