Использование пакета boot в R

Первым делом необходимо загрузить пакет в рабочую среду

install.packages("boot", dep=TRUE)

library(boot)

Применение функции (параметры)

boot(data, statistic, R, sim = "ordinary", stype = c("i", "f", "w"),

     strata = rep(1,n), L = NULL, m = 0, weights = NULL,

     ran.gen = function(d, p) d, mle = NULL, simple = FALSE, ...,

     parallel = c("no", "multicore", "snow"),

     ncpus = getOption("boot.ncpus", 1L), cl = NULL)

Может показаться на первый раз что все очень сложно, но на самом деле это не так. Разберем как работать с функцией boot на самых простейших примерах в простейших датасетах и все вы обязательно поймете. Для начала давайте посмотрим, как работает сама эта функция.

boot() — это функция из пакета {boot} в R, которая используется для бутстрапа.

Она имеет три необходимых аргумента:

1. data — имя фрейма данных, с которым работает функция.
2. statistic — функция, которая возвращает нужную статистику при применении к данным.
3. R — количество повторных выборок. Обычно рекомендуется устанавливать его на очень большое число (например, 10 000).

В статистике и анализе данных бутстрапом называют статистическую процедуру, основанную на выборке с замещением для определения точности (смещения) выборочных оценок дисперсии, среднего, стандартного отклонения, доверительных интервалов и других структурных характеристик совокупности.

Пример 1.

Пусть у нас имеется вектор данных, содержащий целые числа от 1 до 5. Нам необходимо с помощью функции boot «собрать» с помощью бутстрепа новый вектор из 20 значений.

xd = 1:5

xb1 <- boot(xd, function(u,i) (u[i]), R = 4)

x = as.vector(xb1$t)

x

length(x)

> xd = 1:5
> xb1 <- boot(xd, function(u,i) (u[i]), R = 4)
> x = as.vector(xb1$t)
> x
 [1] 2 4 5 1 1 4 5 2 4 3 5 2 1 4 5 3 1 4 2 1
> length(x)
[1] 20

Поясним что у нас произошло. Первоначально у нас был вектор xd который состоит из пяти целых чисел: 1,2,3,4,5. То есть длина этого вектора равна пяти. А нам нужно создать вектор длинной в 20. Поэтому параметр R = 20/5, то есть число повторных выборок будет 4. В итоге мы получим методом бутстрепа вектор x заданной длины.

Пример 2.

При измерении уровня радиационного фона бытовым дозиметром были считаны шесть показаний: 7, 11, 9, 8,9, 10. Необходимо с помощью бутстрепа вычислить среднее значение и сравнить его со средним полученных при измерении радиационного фона.

r = c(7,11,9,8,9,10)

mean(r)

xb1 <- boot(r, function(u,i) mean(u[i]), R = 1000)

rb = as.vector(xb1$t)

mean(rb)

plot(xb1)

hist(xb1$t)

Мы наглядно убедились, что среднее значение измеренного радиационного фона составляет 9, а рассчитанное бутстрепом величина практически совпадает с ней, отличаясь незначительно (в моем случае получилось 

8.998833, величина может в других случаях незначительно отличаться).