paquete de arranque en la simple asistencia R

Question

Si quiero utilizar la función boot() del paquete de R boot para calcular la significación del coeficiente de correlación de Pearson entre dos vectores, debería hacerlo de esta manera:

boot(re1, cor, R = 1000) 

donde re1 es una matriz de dos columnas para estos dos vectores de observación? Parece que no puedo hacerlo bien porque cor de estos vectores es 0.8, pero la función anterior devuelve -0.2 como t0.

Answer 1

Solo para enfatizar la idea general de bootstrapping en R, aunque @caracal ya respondió su pregunta a través de su comentario. Cuando usa boot, necesita tener una estructura de datos (generalmente, una matriz) que puede muestrearse por fila. El cálculo de su estadística generalmente se realiza en una función que recibe esta matriz de datos y devuelve la estadística de interés calculada después del remuestreo. Luego, llame al boot() que se encarga de aplicar esta función a las repeticiones R y de recopilar los resultados en un formato estructurado. Esos resultados pueden evaluarse utilizando boot.ci() sucesivamente.

Aquí hay dos ejemplos de trabajo con el estudio low birth baby en el paquete MASS.

require(MASS) 
data(birthwt) 
# compute CIs for correlation between mother's weight and birth weight 
cor.boot <- function(data, k) cor(data[k,])[1,2] 
cor.res <- boot(data=with(birthwt, cbind(lwt, bwt)), 
       statistic=cor.boot, R=500) 
cor.res 
boot.ci(cor.res, type="bca") 
# compute CI for a particular regression coefficient, e.g. bwt ~ smoke + ht 
fm <- bwt ~ smoke + ht 
reg.boot <- function(formula, data, k) coef(lm(formula, data[k,])) 
reg.res <- boot(data=birthwt, statistic=reg.boot, 
       R=500, formula=fm) 
boot.ci(reg.res, type="bca", index=2) # smoke