R中的自定义自举置信区间

我需要找到一种方法来获得我使用自定义函数得到的估计值的自举置信区间。现在的问题是，我有一个大矩阵，从中随机抽取行，然后计算所需的数量

这里是（希望）可重复的例子

生成类似的随机数据：

mat1 <- matrix(rnorm(300, 80, 20), nrow = 100)

---

我得到了值的分布和“真实”IIvar值的位置，但我不知道如何从这一点生成95%的区间

您只需要一个包含95%生成的

b

值的间隔。你可以从贝叶斯估计中得到最高的后验密度，就是这样。有许多计算它的软件包，例如，function

emp.hpd

from

TeachingDemos

。加

require(TeachingDemos)

并将最后一行（

return（b）

）从

ciint

更改为

emp.hpd(b)

---

（无需使用

return（）

）

我不确定您正试图用函数实现什么，但如果您想进行boostapping，请查看

boot

包中的

boot

函数。您可以将自定义函数传递给

boot

，它将获取引导样本，将它们传递给自定义函数，然后整理结果。它还可以根据结果选择多个置信区间。

很好的建议，这正是我需要的。同时，我发现它列出了可选的bootrstrap CI以及R代码。你们知道另一个软件包做和你们建议的类似的事情吗？启动软件包很棒，但我觉得它的语法有点令人费解。我无法让它从更大的矩阵中选择随机子集并计算我需要的东西。

ciint(omat, mat1, 61, 1000)

require(TeachingDemos)

emp.hpd(b)