当前接受度较高、普遍使用的中介检验方法是 Bootstrap 置信区间（CI）法，是指检验ab这个回归系数的95%置信区间是否包括数字0。1、检验原理 该方法的思想是直接检验中介效应原假设 ab=0 是否成立，关键操作是先进行 Bootstrap 有放回的重复抽样获得 Bootstrap 样本，用该样本的数据计算路径系数 a 和 b，再计算得...
而自助法(Bootstrap)的思路是对原始样本重复抽样产生多个新样本，针对每个样本求取统计量，然后得到它的...
样本量太小(<30)的话,估计出的结果(auc_5_m2)会存在NA Error in quantile.default(u, p = 0.5) : 'na.rm'如果设为FALSE的话不允许有遺漏值和NaN 5. stop("missing values and NaN's not a…
4、使用function命令编写函数cindex，用于计算C指数。5、使用library命令调用boot包，使用set.seed命令设置种子数，使用boot命令生成1000个C指数，并使用plot命令画图。6、使用mean命令计算1000个C指数的均值，使用boot.ci命令计算95%可信区间，使用write.csv命令把1000个C指数保存到工作文件夹。本文全部代码在公众号后台...
output out=Pctl pctlpre =CI95_ pctlpts =2.5 97.5 /* compute 95% bootstrap confidence interval */ pctlname=Lower Upper; run; proc print data=Pctl noobs; run; 参考文献: Efron B. Bootstrap methods: another look at the jackknife[M]//Breakthroughs in statistics: Methodology and distribution....
将“当前薪金”放入【因变量列表】中即可,SPSS默认是只针对均值计算其95%置信区间。来看默认输出的结果:当前薪金的平均值为34419,95%CI(32878,35960)。这个区间是基于当前薪金在正态分布前提下,通过均值、样本量、标准差,利用现有/标准公式计算得到的(公式略)。 然而,当前薪金这列数据的其他描述统计指标,比如标准差...
然后,计算bootstrap下的C-statistic的95% empirical CI. (其中会出现error,因为可能会出现logistic regression不converge的情形…) > library(boot) > res = boot(d,func,R=1000) There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50) ...
boot.ci(t.boot) 基本使用估计的标准误差。百分位数使用百分位数。BCa 也使用百分位数,但会根据偏差和偏度进行调整。 百分位bootstrap 使用来自 bootstrap 的百分位数的置信区间的想法是从 bootstrap 分布的中间选择与所需置信水平相对应的端点。 for ( i in 1:B ) f ...
所以,一个投资者如果认为 "在我的投资组合中,所有的贝塔值都小于2,CI值为95%",那么他就错误地认为摩根斯坦利是这样的。这个检查需要大约80秒,所以我在把它插入双 "for "循环之前会三思而后行。然而,如果你是社会科学家,可以用这种稳健的分析来增强你的标准(正常)输出。
这也就是中介效应置信区间的由来,100%-2.5%-2.5%=95%。只要95%CI不包含0(下限和上限同号),就意味着中介效果显著。包含0意味着效果有正有负,会相互抵消,有时候没中介效果。 这种数据造假技术,其基础源自于一批固定的个案。所以,只要我们Bootstrap的次数够多,Bootstrap出来的回归系数就会趋近于我们普通回归的系数...