r - 使用bca非参数方法进行引导的最小数量是多少

Question

我想将boot()中的boot.ci()和library("boot")函数用于带有type="bca"的非常大的数据集(约50000)。

如果R( bootstrap 数)太小，则会出现以下错误:

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。

R的合适数字是多少？我知道这将取决于数据的大小。

Answer 1

通常，与置信区间相比，与估计相比，您需要更多数量的 bootstrap 。自从过去十年来计算能力提高以来，我已经听说过建议使用1000个 bootstrap 进行估计，并建议使用10000个置信区间。

如今，boot()函数具有参数parallel，该参数可以在多个内核上运行 bootstrap ，如果您担心计算时间，那么您可能希望使用它来显着减少对您大小的数据集运行分析所花费的时间。