Bca पद्धति का उपयोग करते हुए विश्वास अंतराल की गणना करते समय आर बूट पैकेज से उत्पन्न "अनुमानित समायोजन 'a' NA" क्यों है?

Question

मेरे पास उन संख्याओं का एक वेक्टर है जो मैंने यहां अपलोड किया है ... (/ कोड / MyData.Rdata) dput का उपयोग करके।

मैं bca ci प्राप्त करना चाहूँगा इसलिए मैंने यह कोड लिखा है:

my.mean <- function(dat, idx){
 return (mean(dat[idx], na.rm = TRUE))
} 

boot.out<-boot(data=my.data, statistic = my.mean, R=1000)

लेकिन जब मैं निम्नलिखित चलाता हूं तो मुझे यह मिलता है:

> boot.ci(boot.out)
Error in bca.ci(boot.out, conf, index[1L], L = L, t = t.o, t0 = t0.o,  : 
estimated adjustment 'a' is NA
In addition: Warning message:
In boot.ci(boot.out) : bootstrap variances needed for studentized intervals

क्या कोई मुझे यह पता लगाने में मदद कर सकता है कि यह त्रुटि क्या है? आपके सहयोग के लिए धन्यवाद!

Comments

मैंने R = 1000 के बजाय R = 10000 के साथ प्रयास किया है (और प्रकार = 'bca' टाइप करने के बजाय '=' को निर्दिष्ट कर रहा है क्योंकि यह वही है जो आप वास्तव में चाहते हैं) और यह काम करता है। इसलिए मेरा निष्कर्ष यह होगा कि इस त्रुटि के कारण पर्याप्त बूटस्ट्रैप प्रतिकृति नहीं है ... लेकिन मैं अधिक नहीं कह सकता ...

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Answer 1

जैसा कि आप अपने त्रुटि संदेश, boot.ciकॉल से देख सकते हैं bca.ci। क्योंकि boot.outऑब्जेक्ट आपूर्ति नहीं करता है L, तो आप डेटा पर गणना कर रहे आंकड़े के लिए अनुभवजन्य प्रभाव मूल्यों, फ़ंक्शन bca.ciका उपयोग करके उनकी गणना करने की कोशिश करते empinfहैं, और फिर (जैसा कि माइकल कहते हैं) यह त्वरण निरंतर गणना करने के लिए उनका उपयोग करता है:

L <- empinf(boot.out, index = index, t = t.o, ...)
a <- sum(L^3)/(6 * sum(L^2)^1.5)

लेकिन प्रतिकृति की एक छोटी संख्या के साथ, empinfकभी-कभी विफल हो जाता है और NAमानों का एक वेक्टर लौटाता है । परिणाम आप के लिए कोई मान हैं वह यह है कि L, aकी गणना नहीं की जा सकती है, और आप अपने त्रुटि मिलती है। जैसा कि ओकराम कहते हैं, बूस्ट रिप्लेसमेंट की संख्या बढ़ाने से यह ठीक हो जाएगा। यहां तक ​​कि R2000 को दोगुना करना चाहिए।

Comments

+1 @ कीरन धन्यवाद! मुझे खुशी है कि मेरे अनुमान में कुछ वैधता थी। आपके पास शामिल आर कार्यक्रमों के आपके ज्ञान से सही उत्तर है। इसलिए मेरे जवाब की अब जरूरत नहीं है। किसी ने या तो मुझे अनुमान लगाना पसंद नहीं किया या मुझे लगा कि मेरा जवाब एक टिप्पणी होना चाहिए। उन सभी कारणों से यह अब इसे हटाने के लिए मेरे लिए समझ में आता है।

— माइकल आर। चेरिक

समस्या का सामना करने वाले अन्य लोगों के लिए: stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2011-Febdays/269006.html के अनुसार , दोहराव की संख्या डेटा पंक्तियों की संख्या से बड़ी होनी चाहिए। मुझे हल्के से लगा दिया गया था कि इतने सारे पुनरावृत्ति आवश्यक हैं ...

— बर्निलीनो