在r中使用启动包存储系数和向量

我正在估算一个

y=x+s（z）

类型的模型，其中

s（z）

是一个非参数函数。我想使用bootstrap获得

x

上系数的标准误差，以及函数

s（z）

的置信区间。基本上，我的估计结果给出了

x

的系数，因此是

1x1

对象，而

s（z）

的向量

nx1

。您可以通过使用

gam

包（

gam

）函数来实现这一点。为了满足我的需要，我使用了一个手写函数，它返回一个名为

result

的列表，其中

result$betax

作为

x

上的系数，以及

result$curve

存储向量值的列表（对

s（z）

的估计给出了一组对应于曲线的值）。我正在使用

boot

包进行引导，如下所示

result.boot <- boot(data, myfunction, R=3, sim = "parametric", 
                    ran.gen = myfunction.sim, mle = myfunction.mle)

我想它应该给出x上的cofficient向量，在此向量上我将计算标准误差，以及

s（z）

值的矩阵

nxn

，在此矩阵上我将为每一行计算一个s.e.，这样我就有了

s（z）

曲线的置信区间。我想这与函数的输出是由

est <- list("betax" = betax, "curve" = s.z, "residuals"=res)
return(est)

当我在做

est <- myfunction(y, x, z)

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est解决方案意味着对手写函数的输出进行矢量化，从而使其与要求将结果存储在矢量中的
boot
过程兼容

est <- myfunction(y, x, z)
good.output <- matrix(c(betax, s.z), ncol=1)

est是的，您的
myfunction
需要返回一个简单的向量，这是正确的。（有关该要求的正式文档，请参见
？boot
中
statistic
参数的文档开头，该参数表示“statistic:应用于数据时返回包含感兴趣的统计信息的向量的函数”。）所以你的工作就是将你想要返回到一个向量中的各种元素进行处理。基本上，我可以通过像
est这样的命令将所有值放到一个向量中。当我使用boot时，我通常只需要很少的参数（1-3的数量级），为此，我只需要
est（c（beta1，beta2，sigma））
或类似的东西，但看起来你也有了一些可以工作的东西。干杯
est <- myfunction(y, x, z)

est <- myfunction(y, x, z)
good.output <- matrix(c(betax, s.z), ncol=1)