khoảng tin cậy bootstrap được điều chỉnh (BCa) với bootstrap tham số trong gói khởi động

Question

Tôi đang cố gắng sử dụng boot.ci từ gói boot của R để tính toán khoảng tin cậy bootstrap lệch và lệch được sửa chữa từ bootstrap tham số. Từ việc đọc các trang của người đàn ông và thử nghiệm, tôi đã kết luận rằng tôi phải tính toán jackknife ước tính bản thân mình và cho chúng vào boot.ci, nhưng điều này không được nói rõ ràng ở bất cứ đâu. Tôi đã không thể tìm thấy tài liệu khác, mặc dù công bằng tôi đã không nhìn vào cuốn sách Davison và Hinkley gốc mà mã dựa trên ...

Nếu tôi ngây thơ chạy b1 <- boot(...,sim="parametric") và sau đó boot.ci(b1), tôi gặp lỗi influence values cannot be found from a parametric bootstrap. Lỗi này xảy ra nếu và chỉ khi tôi chỉ định type="all" hoặc type="bca"; boot.ci(b1,type="bca") cho cùng một lỗi. Vì vậy, empinf(b1). Cách duy nhất tôi có thể làm những việc cần làm là tính toán ước lượng jackknife một cách rõ ràng (sử dụng empinf() với đối số data) và nạp chúng vào boot.ci.

Construct dữ liệu:

set.seed(101) 
d <- data.frame(x=1:20,y=runif(20)) 
m1 <- lm(y~x,data=d) 

Bootstrap:

b1 <- boot(d$y, 
      statistic=function(yb,...) { 
      coef(update(m1,data=transform(d,y=yb))) 
      }, 
      R=1000, 
      ran.gen=function(d,m) { 
      unlist(simulate(m)) 
      }, 
      mle=m1, 
      sim="parametric") 

Mỹ cho đến nay.

boot.ci(b1) 
boot.ci(b1,type="bca") 
empinf(b1) 

tất cả cung cấp lỗi được mô tả ở trên.

này hoạt động:

L <- empinf(data=d$y,type="jack", 
      stype="i", 
      statistic=function(y,f) { 
       coef(update(m1,data=d[f,])) 
      }) 

boot.ci(b1,type="bca",L=L) 

Có ai biết nếu điều này là cách tôi là nghĩa vụ phải được làm việc đó?

cập nhật: Các tác giả ban đầu của gói boot trả lời một e-mail:

... bạn là chính xác rằng vấn đề này là bạn đang làm một bootstrap tham số . Khoảng thời gian bca được thực hiện khi khởi động là khoảng thời gian không tham số và điều này cần phải được nêu rõ là một cách rõ ràng ở đâu đó. Các công thức cho khoảng thời gian tham số bca không giống nhau và phụ thuộc vào các dẫn xuất của khả năng gia đình ít nhất thuận lợi khi có các thông số phiền toái như trong trường hợp của bạn. (Xem trang 206-207 ở Davison & Hinkley) empinf giả định rằng thống kê là một trong các hình thức được sử dụng để khởi động không tham số (mà bạn đã thực hiện trong ví dụ gọi tới empinf) nhưng cuộc gọi ban đầu của bạn để khởi động (đúng) có thống kê ở dạng khác nhau thích hợp cho lấy lại tham số.

Bạn chắc chắn có thể làm những gì bạn đang làm nhưng tôi không chắc chắn về các thuộc tính lý thuyết của việc trộn lại tham số với ước tính khoảng thời gian không tham số.

Answer 1

Sau khi xem trang boot.ci Tôi quyết định sử dụng đối tượng khởi động được xây dựng dọc theo các dòng của ví dụ trong Ch 6 của Davison và Hinkley và xem liệu nó có tạo ra lỗi bạn đã quan sát hay không. Tôi nhận được cảnh báo nhưng không có lỗi.:

require(boot) 
lmcoef <- function(data, i){ 
     d <- data[i, ] 
     d.reg <- lm(y~x, d) 
     c(coef(d.reg)) } 
lmboot <- boot(d, lmcoef, R=999) 
m1 
boot.ci(lmboot, index=2) # I am presuming that the interest is in the x-coefficient 
#---------------------------------- 
BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS 
Based on 999 bootstrap replicates 

CALL : 
boot.ci(boot.out = lmboot, index = 2) 

Intervals : 
Level  Normal    Basic   
95% (-0.0210, 0.0261) (-0.0236, 0.0245) 

Level  Percentile   BCa   
95% (-0.0171, 0.0309) (-0.0189, 0.0278) 
Calculations and Intervals on Original Scale 
Warning message: 
In boot.ci(lmboot, index = 2) : 
    bootstrap variances needed for studentized intervals