R boot::boot()：返回均值和使用样本的函数

Question

我正在使用 boot 包中的boot()函数从人群中引导手段。 使用的功能是：

boot_mean <- function(data, i){
  
  ds_m <- data[i]
  return(mean(ds_m))
  
}

像魅力一样工作，但现在我想调整boot_mean函数，以便我可以获得导致平均值的样本。 我试过了：

library('boot')

boot_mean <- function(data, i){
  
  ds_m <- data[i]
  ds_m_mean <- mean(ds_m)
  rlist <- list("means" = ds_m_mean, "data" = ds_m)
  return(rlist)
  
}

dummy_data <- rnorm(500)
dummy_boot <- boot(dummy_data, boot_mean, R = 1000) 

这会导致错误：

t.star[r, ] <- res[[r]] 中的错误：矩阵上的下标数量不正确

这里有什么问题？ 我怎样才能得到对应的数据集来引导平均值？

Answer 1

从文档?boot中，描述了statistic参数。

一个函数，当应用于数据时返回一个包含感兴趣的统计数据的向量。 ...

boot()函数只想处理输出单个向量的函数。 修改代码以返回包含两个元素的list意味着它不再起作用。 在 R 和boot()函数中实际上有一点有趣的奇怪之处，这意味着如果你在boot()调用中设置R=1 ，代码几乎可以工作，但它仍然是错误的。

幸运的是，出于您的目的，作者已经编写了有用的boot.array()函数。 它输出一个包含R行和nrow(data)列的矩阵，指示第 j 个个体在第 i 个引导程序中被采样的次数，或者被采样个体的索引。 通过从数据中选择这些人，可以很容易地找到自举数据集。 这可能需要一点时间。

dats <- lapply(1:nrow(boot.array(dummy_boot)), 
    FUN = function(x) dummy_data[boot.array(dummy_boot, indices = TRUE)[x, ]])

如果您有多列数据，您应该添加, , drop = FALSE

dats <- lapply(1:nrow(boot.array(dummy_boot)), 
    FUN = function(x) dummy_data[boot.array(dummy_boot, indices = TRUE)[x, ], , drop = FALSE])