Bootstrapping及R语言中自助法计算置信区间的步骤示例

最新推荐文章于 2024-12-04 08:55:52 发布
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本文介绍了Bootstrapping的概念，它是一种非参数统计方法，通过从原始数据集有放回地抽取样本来估计总体参数。在R语言中，通过加载必要的库、编写自定义函数、执行Bootstrap分析并绘制结果，可以计算和展示统计量的置信区间。文章以汽车数据集为例，详细展示了如何进行Bootstrapping分析。

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Bootstrapping及R语言中自助法计算置信区间的步骤示例

随着数据科学的快速发展，我们对数据的统计分析需求也越来越多。其中一个重要的统计概念是置信区间，它可以帮助我们估计总体参数的范围。而Bootstrapping是一种常用的统计方法，可以通过自助法计算置信区间。在本文中，我们将介绍Bootstrapping的概念，并使用R语言演示如何通过自助法计算置信区间。

Bootstrapping是一种非参数统计方法，它通过从原始数据集中有放回地抽取样本，构建大量的重复样本集。通过对这些重复样本集进行统计分析，可以得到参数的分布情况，进而计算出置信区间。

那么，我们该如何通过R语言进行Bootstrapping分析呢？下面将逐步介绍具体的步骤示例。

步骤1：加载必要的库和数据集
首先，我们需要加载R语言中的一些必要库，例如boot和ggplot2。同时，我们还需要获取一个示例数据集，以便演示Bootstrapping的过程。在这里，我们使用R语言提供的内置数据集mtcars，该数据集包含了不同汽车型号的相关信息。

# 导入必要的库
library(boot)
library(ggplot2)

# 获取示例数据集
data(mtcars)

步骤2ÿ

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自助法计算置信区间步骤示例及R语言代码
2301_79331421的博客
08-19 654
它通过从原始样本中有放回地抽取大量的自助样本来模拟总体的抽样分布。在本文中，我们将介绍自助法计算置信区间的步骤，并提供使用R语言实现的示例代码。自助法的核心思想是通过有放回地从原始样本中抽取自助样本，构建自助样本集合。每个自助样本的大小与原始样本相同，但它可能包含多次重复的观测值，也可能缺少某些观测值。最后，我们使用自助样本的统计量分布来计算置信区间。通常，我们使用百分位法来计算置信区间，根据自助样本的统计量值的分布情况确定上下界。是一个包含自助样本的矩阵，每列代表一个自助样本。中有放回地抽取观测值。
R 语言 中的Bootstrapping
Mrrunsen的博客
05-30 965
以下是 R 编程语言中的Bootstrapping 过程： 选择引导样本的数量。 选择每个样本的大小。 对于每个样本，如果样本的大小小于所选样本，则从数据集中随机选择一个观察值并将其添加到样本中。 测量样本的统计量。 测量所有计算样本值的平均值。 # Library required for boot() function install.packages("boot") # Load the library library(boot) # Creating a function to pass
R语言bootstrap置信区间估计函数
11-11
R语言bootstrap置信区间估计函数,通过三种方法估计置信区间
R语言Bootstrap、百分位Bootstrap法抽样参数估计置信区间分析通勤时间和学生锻炼数据
大数据部落
07-05 2657
y本文展示了如何使用 R 构建Bootstrap自举置信区间的示例。还强调了 R 包 ggplot2 用于图形的用途。但是，在学习引导程序和 R 语言时，学习如何在没有包的情况下从头开始应用Bootstrap程序有助于更好地理解 R 的工作原理并加强对Bootstrap的概念理解。描述了如何通过构建一个以点估计为中心的区间来构建总体参数的置信区间，其误差幅度等于标准误差的两倍。在这里，我们将通过应用 bootstrap 并从原始样本中对许多样本进行带放回抽样来估计标准误差的大小，每个样本与原始样本的大小相同
R语言Bootstrap(自举法，自抽样法)估计回归置信区间分析股票收益
大数据部落
03-21 3471
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25908 原文出处：拓端数据部落公众号 介绍 假设你做了一个简单的回归，现在你有了你的. 您想知道它是否与（例如）零显着不同。一般来说，人们会查看他们选择的软件报告的统计数据或 p.value。问题是，这个 p.value 计算依赖于因变量的分布。如果没有不同的说明，您的软件假定为正态分布，那是怎么回事？ 例如，（95%）置信区间是,1.96 来自正态分布。 建议不要这样做，bootstrapping* 的优点在于它没有分布的问题，它适用于..
R语言自助法：使用Bootstrapping计算置信区间
2301_79330511的博客
08-24 812
这时候，我们可以使用自助法（Bootstrapping）来通过对现有样本进行重复抽样，从而得到参数的分布，并计算置信区间。它通过从原始样本中有放回地抽取多个子样本，并利用这些子样本进行重复计算和估计，从而得到参数的分布情况。通过观察这些重复计算得到的结果，我们可以计算出参数的置信区间。自助法是一种非参数统计方法，通过对原始样本的重复抽样和计算，得到参数的分布情况，并计算置信区间。希望本文能帮助您理解和应用自助法计算置信区间的助您理解和应用自助法计算置信区间的方法。包来执行自助法计算，并使用。
置换检验是什么？置换检验解决什么问题？置换检验的基本步骤示例、Bootstrapping是什么？自助法（有放回的抽样）、自助法计算置信区间步骤示例
statistics+insight+vista+power
12-04 328
置换检验是什么？置换检验解决什么问题？置换检验的基本步骤示例、Bootstrapping是什么？自助法（有放回的抽样）、自助法计算置信区间步骤示例
置换检验(permutation tests)是什么？置换检验解决什么问题？置换检验的基本步骤示例、Bootstrapping是什么？自助法计算置信区间步骤示例
data+scenario+science+insight
03-26 1312
置换检验(permutation tests)是什么？置换检验(permutation tests)解决什么问题？置换检验的基本步骤示例、Bootstrapping是什么？自助法（有放回的抽样，replacement = True）、自助法计算置信区间步骤示例
核密度的自助法（Bootstrap）置信区间在R语言中的应用
ScriptCharm的博客
08-27 406
在实际应用中，我们通常希望对核密度估计结果进行置信区间估计，以评估估计的准确性和可靠性。自助法（Bootstrap）是一种常用的统计方法，可以通过从原始数据中重复抽取样本，并基于抽样得到的样本数据进行估计和推断。通过重抽样和估计核密度函数，我们可以获取核密度估计的置信区间，从而评估其准确性和可靠性。在R语言中，我们可以使用相关的包和函数来计算核密度的自助法置信区间。函数执行自助法过程，并计算核密度的自助法置信区间。通过运行上述代码，我们可以得到核密度的自助法置信区间的估计结果。在这个函数中，我们通过。
R语言使用bootstrap和增量法计算广义线性模型（GLM）预测置信区间
拓端研究室TRL
01-24 312
最近我们被客户要求撰写关于广义线性模型（GLM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
R语言 | 重抽样方法之自助法（bootstrapping）
Mrrunsen的博客
07-30 2110
自助法（bootstrapping）是一种重抽样方法，用于估计统计量的抽样分布以及估计参数的标准误。它是通过从原始样本中有放回地抽取样本，并根据这些重抽样样本进行统计分析，来近似原始样本的分布特征。包提供了丰富的函数和工具来进行自助法分析。以上是一个简单的自助法示例，用于估计样本均值的标准误。函数来实施自助法分析，并通过指定自助抽样函数和重复次数来估计样本均值的标准误。包进行更复杂的自助法分析，例如估计其他统计量的标准误、构建自助法的置信区间等。会输出自助法分析的结果，包括自助样本的统计量分布等信息。
r语言 bootstrap 计算标准误_R语言计算一组数据的置信区间的简单小例子
weixin_39622760的博客
12-08 2412
什么是置信区间？ 我看了StatQuest 介绍置信区间的那一期视频，大体理解了，但是让我用语言表述出来，还有点不知道如何表达。本来B站可以直接看StatQuest的视频的，今天看到B站的up主发消息说StatQuest的原作者准备入驻B站了，所以他把原来获得授权的那些视频全都删掉了。所以要在B站看这些视频还要等一阵子了。具体概念先不介绍了，主要还是实际操作今天的主要内容来自 How to Ca...
置信机制 自助法
sinat_37114941的博客
08-08 402
置信机制与自助法 一、置信机制 参考文献： [1] 蒋方纯, 田盛丰, 尹传环. 机器学习置信度机制研究综述[J]. 北京交通大学学报, 2014, 38(3):111-117. 直接构造置信度 归纳式——-贝叶斯方法 直推式——-基于算法的随机性，根据已知样本与未知样本的特征关系，得出置信度和结果 间接转换置信度 模糊隶属函数 神经网络 设置置信度阈值 设置阈值...
Bootstrap重抽样原理及置信区间计算（使用R语言）
TechPulseZ的博客
08-26 2092
Bootstrap重抽样是一种灵活且强大的统计推断方法，可以用于估计统计量的分布和计算置信区间。通过使用R语言，我们可以方便地实现Bootstrap重抽样，并得到统计量的分布及置信区间的计算结果。通过Bootstrap重抽样，我们能够更好地理解统计量的变异性，并对未知参数进行更可靠的推断。Bootstrap重抽样是一种统计推断方法，它通过从原始样本中有放回地抽取大量的自助样本来估计统计量的分布。假设我们有一个包含100个观察值的样本，我们想要估计该样本的均值，并计算95%的置信区间。
R语言基于Bootstrap的线性回归预测置信区间估计方法分析汽车制动距离|数据分享...
拓端研究室TRL
10-11 425
阅读全文：http://tecdat.cn/?p=21625我们知道参数的置信区间的计算，这些都服从一定的分布(t分布、正态分布），因此在标准误前乘以相应的t分值或Z分值。但如果我们找不到合适的分布时，就无法计算置信区间了吗？幸运的是，有一种方法几乎可以用于计算各种参数的置信区间，这就是Bootstrap 法。相关视频本文使用BOOTSTRAP来获得预测的置信区间。我们将在线性回归基础上讨论汽车速...
R语言使用BOOT重抽样获取回归方程系数95%可信区间（1）
dege857的博客
04-05 8252
bootstrap自采样目前广泛应用与统计学中，其原理很简单就是通过自身原始数据抽取一定量的样本（也就是取子集），通过对抽取的样本进行统计学分析，然后继续重新抽取样本进行分析，不断的重复这一过程N（大于500次以上）次，然后得到N个统计结果，然后进行区间分析，得到最终结果。 bootstrap自采样对于小样本数据计算效果较好，也可以在线性方程中通过bootstrap自采样计算并绘制出可信区间。本期我们将通过R语言演示BOOT重抽样进行回归方程系数的可信区间计算。 我们先导入数据和R包 library(bo
【视频】什么是Bootstrap自抽样及应用R语言线性回归预测置信区间实例|数据分享
大数据部落
07-20 614
统计知识有助于收集数据的正确方法，使用正确的方法分析数据，并有效地呈现从数据中得出的结果。虽然这是真的，但如果考虑到传统的做法，可以看出，数据集中的异常值也会扭曲均值并夸大估计的标准误差。“bootstrapping的优点是它是一种直接得出标准误差和置信区间估计值的方法，而且它很方便，因为它避免了重复实验以获取其他组采样数据的成本。方法是传统假设检验方法的一种非常有用的替代方法，因为它相当简单，并且可以减少传统方法中遇到的一些缺陷，这将在后面讨论。方法，必须注意得出的结果与传统方法的结果基本相同。.....
区间预测 | MATLAB实现基于Bootstrap的区间预测
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
07-24 1932
区间预测 | MATLAB实现基于Bootstrap的区间预测
r语言如何计算置信区间
最新发布
03-20
<think>嗯，用户想了解如何在R语言中计算置信区间，我得先整理一下相关知识。首先，我记得置信区间主要有参数方法和非参数方法。参数方法比如t检验适用于均值，当样本量小且总体正态分布时。还有比例的置信区间可以用正态近似或者Clopper-Pearson方法。非参数方法的话，自助法（Bootstrapping）比较常用，特别是当数据分布未知的时候。 接下来要结合用户提供的引用内容。引用1提到均值的置信区间，引用2说明R中有多种方法，引用3到5详细讲了自助法的步骤和boot包的使用。所以应该涵盖这几个方面：均值、比例、标准差，以及自助法。 我需要分步骤说明每个统计量的计算方法，给出示例代码。比如均值的置信区间可以用t.test函数，比例的话用prop.test或者binom.test，标准差可能用卡方分布。然后自助法部分需要解释清楚步骤，并展示boot包的使用，包括定义函数、boot函数调用和boot.ci的结果解释。 还要注意用户可能的实际需求，比如他们可能不知道选择哪种方法，所以需要比较不同方法的适用条件。例如，t检验适用于小样本，而大样本可以用z检验。比例的置信区间选择取决于样本量和是否要求精确。 另外，示例代码要准确，比如t.test的conf.level参数设置，boot包中的统计量函数如何编写。还要注意代码的可读性，添加注释说明每一步的作用。 最后，生成的相关问题需要覆盖用户可能进一步想了解的内容，比如方法比较、样本量影响、不同置信水平的影响，以及更复杂的场景如回归模型中的置信区间。这样用户可以根据问题继续深入学习。</think>### R语言计算置信区间的方法及示例 在R语言中，计算置信区间的方法取决于数据类型、分布假设和统计量类型。以下是常见统计量的置信区间计算方法和示例： --- #### 一、均值的置信区间 1. **参数法（假设数据服从正态分布）** 使用`t.test()`函数，适用于小样本或总体方差未知的情况： ```r data <- c(12, 15, 18, 20, 22, 24, 25, 27, 30) t_test <- t.test(data, conf.level = 0.95) cat("均值置信区间（95%）：", t_test$conf.int) ``` 输出示例：$[17.8, 25.2]$ [^1] 2. **大样本情况（z检验）** 若样本量较大（如$n > 30$），可用`z.test`（需安装`BSDA`包）： ```r library(BSDA) z_test <- z.test(data, sigma.x = sd(data), conf.level = 0.95) z_test$conf.int ``` --- #### 二、比例的置信区间 1. **正态近似法（Wald区间）** 使用`prop.test()`函数，适用于大样本： ```r prop_test <- prop.test(x = 45, n = 100, conf.level = 0.95) prop_test$conf.int # 输出比例的置信区间 ``` 2. **精确法（Clopper-Pearson区间）** 使用`binom.test()`函数，适用于小样本： ```r binom_test <- binom.test(x = 8, n = 20, conf.level = 0.95) binom_test$conf.int ``` --- #### 三、标准差的置信区间 基于卡方分布计算： ```r n <- length(data) alpha <- 0.05 lower <- sqrt((n-1)*var(data)/qchisq(1 - alpha/2, df = n-1)) upper <- sqrt((n-1)*var(data)/qchisq(alpha/2, df = n-1)) cat("标准差置信区间：", c(lower, upper)) ``` --- #### 四、非参数方法：自助法（Bootstrapping） 通过`boot`包实现，适用于任意统计量（如中位数、方差）： ```r library(boot) # 定义统计量函数 median_func <- function(data, indices) { return(median(data[indices])) } # 执行自助法 boot_result <- boot(data, statistic = median_func, R = 1000) # 计算95%置信区间 boot_ci <- boot.ci(boot_result, type = "perc") print(boot_ci$percent[4:5]) # 输出中位数的置信区间 ``` 输出示例：$[18.5, 26.0]$ [^3][^4] --- #### 五、不同方法的比较 | 方法 | 适用场景 | 核心函数/包 | |--------------|---------------------------|---------------| | 参数法 | 数据符合正态分布 | `t.test()` | | 非参数自助法 | 分布未知或复杂统计量 | `boot`包 | | 比例区间 | 二项分布数据 | `prop.test()` | ---
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