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问Beta函数参数的标准误差计算
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Stack Overflow用户

提问于 2014-02-26 07:32:00

回答 1查看 1.4K关注 0票数 0

我正在使用一本名为“使用R发现统计数据”的书学习R。它很好，但似乎跳过了一些领域。

因此，我在R中有一个函数，它计算以下pdf 贝塔函数的参数a, b

我的函数返回从500个示例中找到的下列参数：

  [1] 1.028316 2.095143 #a b

我试着计算参数的标准误差。

我想知道如何在R中实现这一点

据我在网上所能找到的，标准误差是从样本中计算出来的，而不是参数。所以，我所做的就是，在这里：

    stderr <- function(x) sqrt(var(x)/length(x))

提前谢谢。

standard-error

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2014-02-26 08:49:48

我不确定您使用哪个函数将beta发行版与您的数据相匹配，但是来自fitdistr包的MASS函数为beta发行版的shape1和shape2参数提供了标准错误值：

# Obtain data to fit
set.seed(144)
data <- rbeta(500, 1, 2)

# Fit and output result
library(MASS)
fit <- fitdistr(data, "beta", start=list(shape1=0.5, shape2=0.5))
fit
#     shape1      shape2  
#   1.0596902   2.0406073 
#  (0.0602071) (0.1284133)

这里，shape1的标准错误为0.060，shape2为0.128。您可以使用fit$sd获取值。

票数 2

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/22045969

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