R 带data.table的引导函数_R_Data.table_Statistics Bootstrap

R 带data.table的引导函数

R 带data.table的引导函数,r,data.table,statistics-bootstrap,R,Data.table,Statistics Bootstrap,我一直在尝试编写一个函数，从一个简单的回归模型中获取结果，并计算玻璃的Delta尺寸效应。那很容易。现在的问题是，我想计算这个值的置信区间，当我将它与boot库一起使用时，我不断得到一个错误我试着按照答案做，但没有成功作为示例，我将使用Stata数据集 library(data.table) webclass <- readstata13::read.dta13("http://www.stata.com/videos13/data/webclass.dta")

我一直在尝试编写一个函数，从一个简单的回归模型中获取结果，并计算玻璃的Delta尺寸效应。那很容易。现在的问题是，我想计算这个值的置信区间，当我将它与

boot

库一起使用时，我不断得到一个错误

我试着按照答案做，但没有成功

作为示例，我将使用Stata数据集

library(data.table)
webclass <- readstata13::read.dta13("http://www.stata.com/videos13/data/webclass.dta")
#estimate impact
M0<-lm(formula = math ~ treated ,data = webclass)

######################################
#####        Effect Size       ######
##   Glass's delta=M1-M2/SD2      ##
####################################

ESdelta<-function(regmodel,yvar,tvar,msg=TRUE){
  Data<-regmodel$model
  setDT(Data)
  meanT<-mean(Data[get(tvar)=="Treated",get(yvar)])
  meanC<-mean(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  sdC<-sd(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  ESDelta<-(meanT-meanC)/sdC
  
 if (msg==TRUE) {
   cat(paste("the average scores of the variable-",yvar,"-differ by approximately",round(ESDelta,2),"standard deviations"))
   
 }
    return(ESDelta)
  
}

ESdelta(M0,"math","treated",msg = F)
#0.7635896

感谢启动手册（类型？启动）中的：

统计信息：[……]传递的第一个参数将始终是原始参数数据。第二个将是指数、频率或权重的向量其中定义了引导示例

无法引导模型，因此要修改函数以使用data.table和index，必须在下列参数之后指定函数的其他参数：

ESdelta<-function(Data,inds,yvar,tvar,msg=TRUE){

  Data = Data[inds,]
  meanT<-mean(Data[get(tvar)=="Treated",get(yvar)])
  meanC<-mean(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  sdC<-sd(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  ESDelta<-(meanT-meanC)/sdC

 if (msg==TRUE) {
   cat(paste("the average scores of the variable-",yvar,"-differ by approximately",round(ESDelta,2),"standard deviations"))

 }
    return(ESDelta)

}

Dat <- setDT(M0$model)
bo = boot(Dat, statistic=ESdelta, R=50,yvar="math",tvar="treated",msg=FALSE)


> bo

ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP


Call:
boot(data = Dat, statistic = ESdelta, R = 50, yvar = "math", 
    tvar = "treated", msg = FALSE)


Bootstrap Statistics :
     original     bias    std. error
t1* 0.7635896 0.05685514   0.4058304

在启动手册（类型？启动）中：

统计信息：[……]传递的第一个参数将始终是原始参数数据。第二个将是指数、频率或权重的向量其中定义了引导示例

无法引导模型，因此要修改函数以使用data.table和index，必须在下列参数之后指定函数的其他参数：

ESdelta<-function(Data,inds,yvar,tvar,msg=TRUE){

  Data = Data[inds,]
  meanT<-mean(Data[get(tvar)=="Treated",get(yvar)])
  meanC<-mean(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  sdC<-sd(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  ESDelta<-(meanT-meanC)/sdC

 if (msg==TRUE) {
   cat(paste("the average scores of the variable-",yvar,"-differ by approximately",round(ESDelta,2),"standard deviations"))

 }
    return(ESDelta)

}

Dat <- setDT(M0$model)
bo = boot(Dat, statistic=ESdelta, R=50,yvar="math",tvar="treated",msg=FALSE)


> bo

ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP


Call:
boot(data = Dat, statistic = ESdelta, R = 50, yvar = "math", 
    tvar = "treated", msg = FALSE)


Bootstrap Statistics :
     original     bias    std. error
t1* 0.7635896 0.05685514   0.4058304

最后2个参数无效。根据文档，第四个参数

sim

可以有以下值：

“普通”（默认值）、“参数”、“平衡”、“置换”或“对偶”

。第五个参数

stype

应该是我看到的“i”、“f”、“w”中的一个，但是函数

ESdelta

需要一些参数（在这种情况下

math

和

treated

）。我试图将它们放在括号中，但显然不起作用。如果您想将其他参数传递到

ESdelta

，则应命名它们。请使用

？boot:：boot

查看函数的文档最后2个参数无效。根据文档，第四个参数

sim