Bootstrap-t 在 R 中比较修剪均值的方法
Bootstrap-t Method for Comparing Trimmed Means in R
我对比较独立均值的不同稳健方法感到困惑。我在统计教科书中找到了很好的解释。例如 yuen() 在样本大小相等的情况下。我的样本相当不平等，因此我想尝试 bootstrap-t 方法（来自 Wilcox 书：稳健估计和假设检验简介，第 163 页）。它说 yuenbt() 是一个可能的解决方案。
但是所有教科书都说我可以在这里使用向量：
yuenbt(x,y,tr=0.2,alpha=0.05,nboot=599,side=F)
如果我查看本地描述，它会说：
yuenbt(formula, data, tr = 0.2, nboot = 599)
我的试用有什么问题：
x <- c(1,2,3)
y <- c(5,6,12,30,2,2,3,65)
yuenbt(x,y)
为什么我不能对我的两个向量使用 yuenbt 函数？非常感谢
查看 yuenbt 的帮助（对于那些想知道的人，yuenbt 来自包 WRS2...），它需要一个公式和一个数据框作为参数。我的印象是它需要长格式的数据。
使用您的示例数据，我们可以这样实现：
library(WRS2)
x <- c(1,2,3)
y <- c(5,6,12,30,2,2,3,65)
dat <- data.frame(value=c(x,y),group=rep(c("x","y"), c(length(x),length(y))))
然后我们可以使用函数：
yuenbt(value~group, data=dat)
我对比较独立均值的不同稳健方法感到困惑。我在统计教科书中找到了很好的解释。例如 yuen() 在样本大小相等的情况下。我的样本相当不平等，因此我想尝试 bootstrap-t 方法（来自 Wilcox 书：稳健估计和假设检验简介，第 163 页）。它说 yuenbt() 是一个可能的解决方案。
但是所有教科书都说我可以在这里使用向量：
yuenbt(x,y,tr=0.2,alpha=0.05,nboot=599,side=F)
如果我查看本地描述，它会说：
yuenbt(formula, data, tr = 0.2, nboot = 599)
我的试用有什么问题：
x <- c(1,2,3)
y <- c(5,6,12,30,2,2,3,65)
yuenbt(x,y)
为什么我不能对我的两个向量使用 yuenbt 函数？非常感谢
查看 yuenbt 的帮助（对于那些想知道的人，yuenbt 来自包 WRS2...），它需要一个公式和一个数据框作为参数。我的印象是它需要长格式的数据。
使用您的示例数据，我们可以这样实现：
library(WRS2)
x <- c(1,2,3)
y <- c(5,6,12,30,2,2,3,65)
dat <- data.frame(value=c(x,y),group=rep(c("x","y"), c(length(x),length(y))))
然后我们可以使用函数：
yuenbt(value~group, data=dat)