R引导功能.绘图中t和t*的解释.标准图形的修改

我开始在

R

中使用包

boot

，我在理解绘图上的参数

t

和

t*

时遇到了一些问题

基本代码如下所示：

library(boot)
mydata <- c(0.461, 3.243, 8.822, 3.442) 
meanFunc <- function(mydata, i){mean(mydata[i])}
bootMean <- boot(mydata, meanFunc, 250)
plot(bootMean)

库（启动）
mydata在boot的输出中（
bootMean
在您的例子中），可以找到两种类型的
t
s:
t0
和
t

从
？boot
的文档中：

t0

应用于数据的统计观察值

这是原始数据集上
meanFunc
函数的值，即：

> mean(mydata)
[1] 3.992

这在boot的输出中称为原始
t*
或
t1*
：

> bootMean

ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP


Call:
boot(data = mydata, statistic = meanFunc, R = 250)


Bootstrap Statistics :
    original   bias    std. error
t1*    3.992 0.165301    1.512914

然后你有

t

具有总和（R）行的矩阵，每个行是调用统计结果的引导复制

t
此处表示根据
R
参数生成的所有统计数据的矩阵（在您的案例中为向量），即在您的案例中为250

因此，
t
和
t*
之间存在差异，差异在于
t
是所有统计数据的矩阵，即
t
这里是我们在统计学中称之为随机变量的，而
t*
是
t
随机变量的估计值。在您的例子中，您得到250个估计值
t*
s，由
R
参数确定。换句话说，
t
是矩阵，
t*
是矩阵的元素

因此，该图也有意义，因为它是随机变量
t
的柱状图，x轴包含随机变量的估计值，即
t*
s.
我猜t*代表自举估计值。我也会这么想，但为什么用t的柱状图作为标题而不是t*的直方图？