您好!根据您的需求,我将为您解答关于自举(bootstrap)和观察值总和的问题。
自举(Bootstrap)是一种统计学方法,用于通过从原始数据中有放回地抽取样本来估计统计量的分布。它可以帮助我们通过模拟来获取样本数据的分布情况,从而进行统计推断。
观察值总和是指在给定数据集中,将所有观察值相加得到的结果。
在RStudio中,默认情况下,总体合计是指将整个数据集中的所有观察值相加得到的结果。但是,根据您的需求,您想要每次试验的观察值总和,而不是总体合计。
为了实现这个目标,您可以使用自举方法来模拟多次试验,并计算每次试验的观察值总和。下面是一个示例代码:
# 假设您的自举数据对象为data
# 假设您想要进行1000次试验
num_trials <- 1000
sum_values <- numeric(num_trials)
for (i in 1:num_trials) {
# 从原始数据中有放回地抽取样本
bootstrap_sample <- sample(data, replace = TRUE)
# 计算每次试验的观察值总和
sum_values[i] <- sum(bootstrap_sample)
}
# 输出每次试验的观察值总和的平均值和标准差
mean_sum <- mean(sum_values)
sd_sum <- sd(sum_values)
cat("平均观察值总和:", mean_sum, "\n")
cat("观察值总和的标准差:", sd_sum, "\n")
这段代码将通过自举方法模拟1000次试验,每次试验从原始数据中有放回地抽取样本,并计算每次试验的观察值总和。最后,输出观察值总和的平均值和标准差。
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