r - 使用 bca 非参数方法完成的最小引导次数是多少

Question

我想将boot()andboot.ci()函数library("boot")用于非常大的数据集（~50 000）和type="bca".

如果 R(number of bootstraps) 太小，会报错：

Error in bca.ci(boot.out, conf, index[1L], L = L, t = t.o, t0 = t0.o,  : 
  estimated adjustment 'a' is NA

我也不希望它太大。

什么是 R 的好数字？我知道这取决于数据的大小。

Answer 1

通常，置信区间比估计值需要更多的引导程序。自从过去十年计算能力增加以来，我听说过 1000 个引导估计和 10000 个置信区间的建议。

现在的boot()函数具有parallel可以在多个内核上运行引导程序的参数，如果您关心计算时间，您可能希望使用它来显着减少对您的大小数据集运行分析所需的时间。