使用R中的引导程序包存储系数和向量

Question

我正在估算y= x + s(z)类型的模型，其中s(z)是非参数函数。 我想使用bootstrap来获取x上的系数和函数s(z)的置信带的标准误差。 基本上，我的估计结果给出x的系数，因此是1x1对象，而s(z)的向量nx1 。 您可以通过使用gam软件包（ gam ）函数来实现。 对于我的需要，我使用一个手写函数，该函数返回一个名为result的列表，从该列表中，我具有result$betax作为x上的系数，而result$curve存储矢量值（ s(z)的估计给出了一个集合对应于一条曲线的值）。 我正在使用boot包进行boot ，如下所示

result.boot <- boot(data, myfunction, R=3, sim = "parametric", 
                    ran.gen = myfunction.sim, mle = myfunction.mle)

我收到以下错误消息

Error in boot(pdata, myfunction, R = 3, sim = "parametric", 
ran.gen = myfunction.sim, : incorrect number of subscripts on matrix

我猜想它应该在x上给出一个系数向量，在该向量上我将计算标准误差，在s(z)值的矩阵nxn上，我将为每行计算一个se，使我有信心s(z)曲线的间隔。 我想这与以下事实有关：我的函数的输出由

est <- list("betax" = betax, "curve" = s.z, "residuals"=res)
return(est)

我该如何解决？ 要重现该问题，可以使用gam函数

y = runif(16, min=0, max=1)
x = runif(16, min=0, max=0.5)
z = runif(16, min=0, max=0.3)
require(gam)
est <- gam(y ~ x + s(z))

当我在做的时候

est <- myfunction(y, x, z)

Answer 1

该解决方案意味着将手写功能的输出向量化，因此使其与boot过程兼容，该boot过程要求将结果存储在向量中。

est <- myfunction(y, x, z)
good.output <- matrix(c(betax, s.z), ncol=1)

这将使boot功能正常工作。 然后，您只需提取result.boot $ t的相应元素，然后计算所需的统计信息