`boot`パッケージの層別サンプル戦略をカスタマイズする

Question

回帰係数のブートストラップSEを取得しようとしています。私はブートストラップを実行するためにbootパッケージを使用しています

set.seed(1234) 
df <- data.frame(y = rnorm(1:30), 
      fac1 = as.factor(sample(c("A","B","C","D","E"),30, replace = T)), 
      fac2 = as.factor(sample(c("NY","NC","CA"),30,replace = T)), 
      x = rnorm(1:30)) 

：

library(boot) 
fun <- function(data, index){ 
    data <- df[index,] 
    reg <- lm(y ~ fac1 + fac2 + x, data) 
    coef(reg) 
} 
test.boot <- boot(df, fun, strata = df$fac1, 100) 

をただし、Rは文句：

Error in boot(df, fun, strata = df$fac1, 100) : 
number of items to replace is not a multiple of replacement length 

述べたように私の状況はまったく同じであるように使用してデータが見えますhere。ここでの問題は、各グループの観察が不十分であることです。 bootパッケージのstrataオプションは、1つの要素変数に対してのみ機能するようです。私の場合は、fac1とfac2という2つの要素に基づいてサンプルを階層化する必要があります（ここで私の理解が間違っているかどうか教えてください）。

stratified投稿されたhereは、必要な正確な層別サンプルを生成できます。ここでの問題は、boot関数にstratified関数を実装して、boot関数を正しいサンプルで動作させる方法です。

現在、正しい層別サンプルを使用してブートストラップを実行するには、自分でfor-loopを作成しています。しかし、私はまだstratifiedの機能をbootに組み込むことができるかどうかを知りたいですか？助言がありますか？ありがとうございました！

Answer 1

bootパッケージを慎重に分析した後、元のコードbootを変更せずに問題に解決策を見つけると思います。実際にはbootは、ユーザーにサンプリング戦略をカスタマイズさせる方法を提供します。 help(boot)のsim = "parametric"とran.genのオプションを確認してください。

私の場合、ran.gen関数を指定してstratified関数をネストし、それを使ってブートストラップ用のサンプルを再生成することができます。

fun <- function(data){ 
      reg <- lm(y ~ fac1 + fac2 + x, data) 
      coef(reg)} 

rgen <- function(df,stratified){ 
     #code of stratified goes here and other specifications ... } 

test.boot <- boot(df, fun, 1000, sim = "parametric", ran.gen = rgen) 

完了！