Методы начальной загрузки – это мощные методы повторной выборки, используемые при статистических выводах и анализе данных. Они обеспечивают надежный способ оценить неопределенность и сделать выводы о параметрах популяции, когда основные статистические предположения неизвестны или нарушаются. В этой статье мы рассмотрим несколько методов начальной загрузки в R, а также примеры кода, иллюстрирующие их реализацию.

1. Непараметрическая загрузка.
   Непараметрическая загрузка — это широко используемый метод, который не делает никаких предположений о базовом распределении данных. Он включает в себя повторную выборку наблюдений из исходного набора данных с заменой. Вот пример фрагмента кода, демонстрирующий, как выполнить непараметрическую загрузку в R:

# Load required packages
library(boot)
# Generate a sample dataset
data <- rnorm(100)
# Define a function to estimate the parameter of interest
estimator <- function(data, indices) {
  sample <- data[indices]
  # Calculate the parameter estimate (e.g., mean)
  estimate <- mean(sample)
  return(estimate)
}
# Perform the bootstrap
boot_results <- boot(data, estimator, R = 1000)
# Print the bootstrap results
print(boot_results)

1. Параметрическая загрузка:
   Параметрическая загрузка предполагает, что данные соответствуют определенному распределению, и оценивает параметры этого распределения. Он предполагает создание новых наборов данных путем случайной выборки из предполагаемого распределения. Вот пример фрагмента кода для выполнения параметрической начальной загрузки в R:

# Load required packages
library(boot)
# Generate a sample dataset
data <- rnorm(100)
# Define a function to estimate the parameter of interest
estimator <- function(data, indices) {
  sample <- data[indices]
  # Calculate the parameter estimate (e.g., mean)
  estimate <- mean(sample)
  return(estimate)
}
# Estimate the parameters of the distribution
param_estimates <- fitdistr(data, "normal")$estimate
# Perform the parametric bootstrap
boot_results <- boot(data, estimator, R = 1000, sim = "parametric", ran.gen = rnorm, mle = param_estimates)
# Print the bootstrap results
print(boot_results)

1. Процентильная загрузка.
   Процентильная загрузка — это вариант непараметрической начальной загрузки, который оценивает доверительный интервал с использованием процентилей бутстрапного распределения. Вот пример фрагмента кода для выполнения процентильной начальной загрузки в R:

# Load required packages
library(boot)
# Generate a sample dataset
data <- rnorm(100)
# Define a function to estimate the parameter of interest
estimator <- function(data, indices) {
  sample <- data[indices]
  # Calculate the parameter estimate (e.g., mean)
  estimate <- mean(sample)
  return(estimate)
}
# Perform the bootstrap
boot_results <- boot(data, estimator, R = 1000)
# Calculate the confidence interval using percentiles
conf_interval <- quantile(boot_results$t, c(0.025, 0.975))
# Print the confidence interval
print(conf_interval)

Методы начальной загрузки предоставляют гибкий и мощный подход для оценки неопределенности и формирования выводов о параметрах популяции. В этой статье мы исследовали различные методы начальной загрузки в R, включая непараметрическую начальную загрузку, параметрическую начальную загрузку и процентильную начальную загрузку. Используя эти методы, исследователи и аналитики данных могут получить ценную информацию, не полагаясь на строгие статистические предположения.

Используя примеры кода и пояснения, приведенные в этой статье, вы можете легко реализовать загрузку в R для своих собственных проектов анализа данных.