{"id":1634,"date":"2023-07-25T13:57:43","date_gmt":"2023-07-25T13:57:43","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/bootstrap-standardfehler-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T13:57:43","modified_gmt":"2023-07-25T13:57:43","slug":"bootstrap-standardfehler-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/bootstrap-standardfehler-in-r\/","title":{"rendered":"So berechnen sie einen bootstrap-standardfehler in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Bootstrapping<\/strong> ist eine Methode, mit der der Standardfehler eines Mittelwerts gesch\u00e4tzt werden kann.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der grundlegende Prozess zur Berechnung eines Bootstrapping-Standardfehlers ist wie folgt:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Nehmen Sie <em>k<\/em> Replikatproben <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/probenahme-mit-vs.-ohne-ersatz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">mit Ersetzung<\/a> aus einem bestimmten Datensatz.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Berechnen Sie f\u00fcr jede Stichprobe den Standardfehler: s\/\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">n<\/span><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Dies f\u00fchrt zu <em>k<\/em> unterschiedlichen Sch\u00e4tzungen des Standardfehlers. Um den Bootstrapping-Standardfehler zu ermitteln, nehmen Sie den Durchschnitt der <em>k<\/em> Standardfehler.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele erl\u00e4utern zwei verschiedene Methoden, mit denen sich ein Bootstrapping-Standardfehler in R berechnen l\u00e4sst.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 1: Verwenden Sie das Starterpaket<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine M\u00f6glichkeit, einen Boot-Standardfehler in R zu berechnen, besteht darin, die Funktion <strong>boot()<\/strong> aus der <strong>Boot-<\/strong> Bibliothek zu verwenden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie ein Bootstrap-Standardfehler f\u00fcr einen bestimmten Datensatz in R berechnet wird:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span>\nset. <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (10)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#load boot library\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (boot)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define dataset\n<\/span>x &lt;- c(12, 14, 14, 15, 18, 21, 25, 29, 32, 35)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define function to calculate mean\n<\/span>meanFunc &lt;- <span style=\"color: #008000;\">function<\/span> (x,i){mean(x[i])}\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate standard error using 100 bootstrapped samples\n<\/span>boot(x, meanFunc, 100)\n\nBootstrap Statistics:\n    original bias std. error\nt1* 21.5 0.254 2.379263<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der \u201eurspr\u00fcngliche\u201c Wert von <strong>21,5<\/strong> zeigt den Durchschnitt des Originaldatensatzes. Die \u201estd. Der Wert <strong>2,379263<\/strong> gibt den Bootstrap-Standardfehler des Mittelwerts an.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass wir in diesem Beispiel 100 Bootstrapping-Stichproben verwendet haben, um den Standardfehler des Mittelwerts zu sch\u00e4tzen. Wir h\u00e4tten aber auch 1.000 oder 10.000 oder eine beliebige Anzahl von Bootstrapping-Stichproben verwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Methode 2: Schreiben Sie Ihre eigene Formel<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Eine andere M\u00f6glichkeit, einen Bootstrapping-Standardfehler zu berechnen, besteht darin, eine eigene Funktion zu schreiben.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie das geht:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span>\nset. <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (10)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#load boot library\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (boot)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define dataset\n<\/span>x &lt;- c(12, 14, 14, 15, 18, 21, 25, 29, 32, 35)\n\nmean(replicate(100, sd( <span style=\"color: #3366ff;\">sample<\/span> (x, replace= <span style=\"color: #008000;\">T<\/span> ))\/sqrt( <span style=\"color: #3366ff;\">length<\/span> (x))))\n\n[1] 2.497414\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der Bootstrapping-Standardfehler betr\u00e4gt <strong>2,497414<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass dieser Standardfehler dem im vorherigen Beispiel berechneten ziemlich \u00e4hnlich ist.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bootstrapping ist eine Methode, mit der der Standardfehler eines Mittelwerts gesch\u00e4tzt werden kann. 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