如何以编程方式使用引导中的标准错误？

Question

在 R 中，我可以使用 boot 函数（来自 here）来计算某个统计量的估计值。如何从 boot 函数的输出中将 std.error 或估计值读入 R 变量？

中的 Boston 数据集为例

get_mean <- function(data, index) {
  return(mean(data[index]))
}

bootstrap_res <- boot(Boston$medv, get_mean, 1000)
bootstrap_res

这会打印


ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP


Call:
boot(data = Boston$medv, statistic = get_mean, R = 1000)


Bootstrap Statistics :
    original      bias    std. error
t1* 22.53281 0.007650791   0.4106622

如何将 0.4106622 值放入 R 代码中的变量中？

例如我可以使用

mean_original <- bootstrap_res$t0

将 22.53281 读入 mean_original 变量。

如何阅读报告的 std.error？查看 boot 的 return 中的其他字段，我没有看到明显的方式

> summary(bootstrap_res)
          Length Class  Mode     
t0           1   -none- numeric  
t         1000   -none- numeric  
R            1   -none- numeric  
data       506   -none- numeric  
seed       626   -none- numeric  
statistic    1   -none- function 
sim          1   -none- character
call         4   -none- call     
stype        1   -none- character
strata     506   -none- numeric  
weights    506   -none- numeric

Answer 1

简单计算一下：

bootstrap_res
#Bootstrap Statistics :
#    original       bias    std. error
#t1* 22.53281 -0.008953755    0.399066

sd(bootstrap_res$t)
#[1] 0.399066

如何以编程方式使用引导中的标准错误？

How to use the std error from the boot programmatically?

r

statistics-bootstrap