階層ブートストラップからの信頼区間

Question

boot.ci()を使用して、マルチステージブートストラップのBCa信頼区間を計算したいと思います。例はNon-parametric bootstrapping on the highest level of clustered data using boot() function from {boot} in R で、bootコマンドを使用しています。

# creating example df 
rho <- 0.4 
dat <- expand.grid(
    trial=factor(1:5), 
    subject=factor(1:3) 
) 
sig <- rho * tcrossprod(model.matrix(~ 0 + subject, dat)) 
diag(sig) <- 1 
set.seed(17); dat$value <- chol(sig) %*% rnorm(15, 0, 1) 

# function for resampling 
resamp.mean <- function(dat, 
        indices, 
        cluster = c('subject', 'trial'), 
        replace = TRUE){ 
    cls <- sample(unique(dat[[cluster[1]]]), replace=replace) 
    sub <- lapply(cls, function(b) subset(dat, dat[[cluster[1]]]==b)) 
    sub <- do.call(rbind, sub) 
    mean(sub$value) 
} 

dat.boot <- boot(dat, resamp.mean, 4) # produces and estimated statistic 

boot.ci(data.boot) # produces errors 

どのように私はboot出力にboot.ciを使用できますか？

Answer 1

ブートストラップのリサンプルが少なすぎます。 boot.ciに電話をするときは、影響対策が必要です。提供されていない場合は、empinfから取得されます。これは、観察が少なすぎると失敗する可能性があります。類似の行に沿った説明については、hereを参照してください。

が与える

dat.boot <- boot(dat, resamp.mean, 1000) 
boot.ci(dat.boot, type = "bca") 

試してみてください。

> boot.ci(dat.boot, type = "bca") 

BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS 
Based on 1000 bootstrap replicates 

CALL : 
boot.ci(boot.out = dat.boot, type = "bca") 

Intervals : 
Level  BCa   
95% (-0.2894, 1.2979) 
Calculations and Intervals on Original Scale 
Some BCa intervals may be unstable 

を別の方法としては、自分自身をL（影響対策）を提供することができます。

# proof of concept, use appropriate value for L! 
> dat.boot <- boot(dat, resamp.mean, 4) 
> boot.ci(dat.boot, type = "bca", L = 0.2) 
BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS 
Based on 4 bootstrap replicates 

CALL : 
boot.ci(boot.out = dat.boot, type = "bca", L = 0.2) 

Intervals : 
Level  BCa   
95% (0.1322, 1.2979) 
Calculations and Intervals on Original Scale 
Warning : BCa Intervals used Extreme Quantiles 
Some BCa intervals may be unstable