为什么引导返回所有 NA 值

Question

谁能告诉我为什么 boot() 在下面的代码中返回所有 NA 值？

library(boot)

diff.means.boot <- function(data, k) {

    m1 <- mean(subset(data, vs == 1)[k, "mpg"])
    m2 <- mean(subset(data, vs == 0)[k, "mpg"])

    return(m1-m2)

}

boot(data=mtcars, statistic=diff.means.boot, R=1000)

Answer 1

在函数中使用 subset 通常是不明智的，但使用长度与数据对象的行数不同的向量进行索引更不明智。

boot 函数传递了一系列行名的索引向量，这些索引向量已从完整数据集的 "universe"（采样框架）中进行了替换采样。取而代之的是，在索引完成后，将“[”函数用于子设置的附加级别：

diff.means.boot <- function(data, k) { m1 <- mean(data[k, ][data$vs==1, "mpg"]) m2 <- mean(data[k, ][data$vs==0, "mpg"]) return(m1-m2) }

同一个电话后：

# Bootstrap Statistics : # original bias std. error # t1* 7.940476 -7.837067 2.079209

为什么引导返回所有 NA 值

Why is boot returning all NA values

r

mean

resampling

difference