R envelope 曲線的置信區間

說明

該函數根據在多個固定點處評估的曲線的引導複製來計算曲線的整體和逐點置信包絡。

用法

envelope(boot.out = NULL, mat = NULL, level = 0.95, index = 1:ncol(mat))

參數

boot.out	"boot" 類的對象，其中 boot.out$t 包含多個固定點處的曲線重複項。
mat	自舉矩陣複製了多個固定點處的曲線值。如果未提供boot.out，則這是必需的參數，否則設置為boot.out$t。
level	所需信封的置信度。默認情況下是找到 95% 的置信區間。它可以是標量或長度為 2 的向量。如果它是標量，則可以在該級別找到逐點包絡和整體包絡。如果 是向量，則第一個元素給出逐點包絡的級別，第二個元素給出整體包絡的級別。
index	包含引導複製的 mat 的列數。這可用於確保在引導程序中計算的其他統計數據不被視為函數的值。

細節

通過簡單地查看每個點的重複的分位數即可找到逐點包絡。然後使用 Davison 和 Hinkley (1997) 的方程 (4.17) 計算該包絡的總體誤差。然後找到一係列逐點包絡，直到其中一個的總體誤差大約等於所需的水平。如果找不到這樣的信封，則返回的信封將僅包含 mat 的每列的極值。

值

包含以下組件的列表：

point	計算了一個矩陣，其中兩行對應於與引導重複相同的點處的上下逐點置信包絡值。
overall	類似於 point 的矩陣，但包含控製總體誤差的包絡線。
k.pt	用於逐點包絡的分位數。
err.pt	具有兩個分量的向量，第一個分量給出逐點包絡的逐點錯誤率，第二個分量給出該包絡的總體錯誤率。
k.ov	用於整體包絡的分位數。
err.ov	具有兩個分量的向量，第一個分量給出整個包絡的逐點錯誤率，第二個分量給出該包絡的整體錯誤率。
err.nom	長度為 2 的向量，給出逐點包絡和整體包絡的標稱錯誤率。

例子

# Testing whether the final series of measurements of the gravity data
# may come from a normal distribution.  This is done in Examples 4.7 
# and 4.8 of Davison and Hinkley (1997).
grav1 <- gravity$g[gravity$series == 8]
grav.z <- (grav1 - mean(grav1))/sqrt(var(grav1))
grav.gen <- function(dat, mle) rnorm(length(dat))
grav.qqboot <- boot(grav.z, sort, R = 999, sim = "parametric",
                    ran.gen = grav.gen)
grav.qq <- qqnorm(grav.z, plot.it = FALSE)
grav.qq <- lapply(grav.qq, sort)
plot(grav.qq, ylim = c(-3.5, 3.5), ylab = "Studentized Order Statistics",
     xlab = "Normal Quantiles")
grav.env <- envelope(grav.qqboot, level = 0.9)
lines(grav.qq$x, grav.env$point[1, ], lty = 4)
lines(grav.qq$x, grav.env$point[2, ], lty = 4)
lines(grav.qq$x, grav.env$overall[1, ], lty = 1)
lines(grav.qq$x, grav.env$overall[2, ], lty = 1)

參考

Davison, A.C. and Hinkley, D.V. (1997) Bootstrap Methods and Their Application. Cambridge University Press.

也可以看看

boot , boot.ci