估计几何样本均值的Bootstrapping方法

Question

因此，我需要运行boot方法来计算总体的几何平均值。6个测量值是1,2,2,4,6,6，基于这个样本的总体几何平均值的估计是gm= (1*2*2*4*6*6)*(1/6)。我需要计算总体几何平均值的95%置信极限。

到目前为止，我有：

 set.seed(13254)
 gmsample <- c(1,2,2,4,6,6)
 gmsample
 n<- length(gmsample)
 gm.hat <- prod(gmsample) ** (1/6)
 gm.hat

 for(b in 1:B){
    inx.boot<- sample(1:n, replace=TRUE)

 gmboot<- gmsample[idx.boot]
 print(gmboot)

 rboot[b] <- prod(gmboot) ** (1/n)
 print(r.boot)
              }

 boot.sd <- sd(r.boot)
 boot.sd

这是我从互联网上收集的信息，我对R非常陌生，所以任何帮助都会很好。

Answer 1

我建议使用引导包，而不是使用自己的引导方法。例如，计算几何平均值的1000个bootstrap副本可以用以下方法完成：

gmsample <- c(1,2,2,4,6,6)
library(boot)
b <- boot(gmsample, function(d, i) prod(d[i])^(1/length(i)), 1000)

现在，您可以使用boot.ci方法来计算置信区间。例如，如果你想使用95%的置信区间，你可以这样做：

boot.ci(b, 0.95, "perc")
# BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
# Based on 1000 bootstrap replicates
# 
# CALL : 
# boot.ci(boot.out = b, conf = 0.95, type = "perc")
# 
# Intervals : 
# Level     Percentile     
# 95%   ( 1.701,  4.670 )  
# Calculations and Intervals on Original Scale

还有许多其他类型的置信区间，您可以在?boot.ci中阅读到。