Como calcular um erro padrão de bootstrap em r

Bootstrapping é um método que pode ser usado para estimar o erro padrão de uma média.

O processo básico para calcular um erro padrão inicializado é o seguinte:

• Pegue k amostras replicadas com substituição de um determinado conjunto de dados.
• Para cada amostra, calcule o erro padrão: s/√ n
• Isso resulta em k estimativas diferentes do erro padrão. Para encontrar o erro padrão inicializado, calcule a média dos k erros padrão.

Os exemplos a seguir explicam dois métodos diferentes que podem ser usados para calcular um erro padrão inicializado em R.

Método 1: use o pacote inicial

Uma maneira de calcular um erro padrão de inicialização em R é usar a função boot() da biblioteca de inicialização .

O código a seguir mostra como calcular um erro padrão de bootstrap para um determinado conjunto de dados em R:

 #make this example reproducible
set. seeds (10)

#load boot library
library (boot)

#define dataset
x <- c(12, 14, 14, 15, 18, 21, 25, 29, 32, 35)

#define function to calculate mean
meanFunc <- function (x,i){mean(x[i])}

#calculate standard error using 100 bootstrapped samples
boot(x, meanFunc, 100)

Bootstrap Statistics:
    original bias std. error
t1* 21.5 0.254 2.379263

O valor “original” de 21,5 mostra a média do conjunto de dados original. O “padrão. O valor de 2,379263 indica o erro padrão de bootstrap da média.

Observe que usamos 100 amostras inicializadas para estimar o erro padrão da média neste exemplo, mas poderíamos ter usado 1.000 ou 10.000 ou qualquer número de amostras inicializadas que quiséssemos.

Método 2: Escreva sua própria fórmula

Outra maneira de calcular um erro padrão inicializado é escrever nossa própria função.

O código a seguir mostra como fazer isso:

 #make this example reproducible
set. seeds (10)

#load boot library
library (boot)

#define dataset
x <- c(12, 14, 14, 15, 18, 21, 25, 29, 32, 35)

mean(replicate(100, sd( sample (x, replace= T ))/sqrt( length (x))))

[1] 2.497414

O erro padrão inicializado é 2.497414 .

Observe que este erro padrão é bastante semelhante ao calculado no exemplo anterior.