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bootci

Bootstrap intervalo de confianza

Sintaxis

ci = bootci(nboot,bootfun,...)
ci = bootci(nboot,{bootfun,...},'alpha',alpha)
ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'type',type)
ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'type','student','nbootstd',nbootstd)
ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'type','student','stderr',stderr)
ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'Weights',weights)
ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'Options',options)
[ci,bootstat] = bootci(...)


Descripción

ci = bootci(nboot,bootfun,...) calcula el intervalo de confianza de bootstrap de 95% de la estadística calculada por la función. es un entero positivo que indica el número de muestras de arranque utilizadas en el cálculo. es un identificador de función especificado con.bootfunnbootbootfun@ Los argumentos de entrada tercero y posterior son datos (escalares, vectores de columna o matrices) que se utilizan para crear entradas. crea cada ejemplo de bootstrap mediante muestreo con sustitución de las filas de los argumentos de datos no escalares (estos deben tener el mismo número de filas).bootcibootfunbootci Los datos escalares se pasan a sin cambios.bootfun

Si devuelve un escalar, es un vector que contiene los límites inferior y superior del intervalo de confianza.bootfunci Si devuelve un vector de longitud, es una matriz de tamaño 2 por-, donde son los límites inferiores y son los límites superiores.bootfunmcimci(1,:)ci(2,:) Si devuelve una matriz de tamaño por--por--por-..., es una matriz de tamaño 2-por--por--por-..., donde es una matriz de límites inferiores y es una matriz de límites superiores.bootfunmnpcimnpci(1,:,:,:,...)ci(2,:,:,:,...)

ci = bootci(nboot,{bootfun,...},'alpha',alpha) calcula el intervalo de confianza de arranque de la estadística definida por la función. y los datos que se le pasan están contenidos en una matriz de celda única. es un escalar entre y.100*(1-alpha)bootfunbootfunbootcialpha01 El valor predeterminado es.alpha0.05

ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'type',type) calcula el intervalo de confianza de arranque de la estadística definida por la función.bootfun type es el tipo de intervalo de confianza, elegido entre los siguientes:

• o — intervalo aproximado normal con sesgo bootstrapped y error estándar.'norm''normal'

• o — método de percentil básico.'per''percentile'

• o — método de percentil corregido de sesgo.'cper''corrected percentile'

• — Método de percentil acelerado y corregido por sesgo.'bca' Este es el valor predeterminado.

• o: intervalo de confianza con Studentized.'stud''student'

ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'type','student','nbootstd',nbootstd) calcula el intervalo de confianza de arranque con estudentizado de la estadística definida por la función.bootfun El error estándar de las estadísticas de arranque se estima mediante Bootstrap, con muestras de datos de arranque. es un valor entero positivo.nbootstdnbootstd El valor predeterminado es.nbootstd100

ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'type','student','stderr',stderr) calcula el intervalo de confianza de arranque estudentizado de las estadísticas definidas por la función.bootfun La función evalúa el error estándar de las estadísticas de arranque. es un identificador de función. toma los mismos argumentos que y devuelve el error estándar de la estadística calculada por.stderrstderrstderrbootfunbootfun

ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'Weights',weights) especifica los pesos de observación. debe ser un vector de números no negativos con al menos un elemento positivo.weights El número de elementos en debe ser igual al número de filas en los argumentos de entrada no escalar a.weightsbootfun Para obtener una réplica de bootstrap, las muestras se obtienen con el reemplazo utilizando estas ponderaciones como probabilidades de muestreo multinomial.bootstrpNN

ci = bootci(nboot,{bootfun,...},...,'Options',options) especifica las opciones que rigen el cálculo de iteraciones de arranque. Una opción solicita que realice iteraciones de arranque con varios procesadores, si está disponible.bootciParallel Computing Toolbox™ Dos opciones especifican los flujos de números aleatorios que se utilizarán en el remuestreo de arranque. Este argumento es un struct que se puede crear con una llamada a.statset Puede recuperar valores de los campos individuales con una llamada a.statget Los parámetros aplicables son:statset

• : Si y si una de las está abierta, calcule las iteraciones de arranque en paralelo.'UseParallel'trueparpoolParallel Computing Toolbox Si el no está instalado, o no está abierto, el cálculo ocurre en el modo serial.Parallel Computing Toolboxparpool El valor predeterminado es el cálculo en serie.false

• : Se configura para que se calcule en paralelo de forma reproducible.UseSubstreamstrue El valor predeterminado es.false Para calcular reproduciblemente, establezca un tipo que permita subsecuencias: o.Streams'mlfg6331_64''mrg32k3a'

• — Un objeto o matriz de celdas de estos objetos.StreamsRandStream Si no se especifica, utiliza la secuencia o secuencias predeterminadas.Streamsbootci Si decide especificar, utilice un único objeto excepto en el casoStreams

  • EsUseParalleltrue

  • EsUseSubstreamsfalse

  En ese caso, utilice una matriz de celdas del mismo tamaño que el grupo paralelo.

[ci,bootstat] = bootci(...) también devuelve la estadística bootstrapped calculada para cada uno de los ejemplos de réplica de bootstrap.nboot Cada fila de contiene los resultados de aplicar a una muestra de arranque.bootstatbootfun Si devuelve una matriz o matriz, esta salida se convierte en un vector de fila para el almacenamiento.bootfunbootstat

Ejemplos

Calcule el intervalo de confianza para el índice de capacidad en el control estadístico de procesos:

y = normrnd(1,1,30,1);                 % Simulated process data LSL = -3; USL = 3;                     % Process specifications capable = @(x)(USL-LSL)./(6* std(x));  % Process capability ci = bootci(2000,capable,y)            % BCa confidence interval ci =     0.8122     1.2657  sci = bootci(2000,{capable,y},'type','student') % Studentized ci sci =     0.7739     1.2707

Capacidades ampliadas

Soporte paralelo automático

Acelere código mediante la ejecución automática de cálculo paralelo mediante Parallel Computing Toolbox™.

Para ejecutar en paralelo, establezca la opción en.'UseParallel'true

Establezca el campo de la estructura de opciones en Using y especifique el argumento de par nombre-valor en la llamada a esta función.'UseParallel'truestatset'Options'

Por ejemplo:'Options',statset('UseParallel',true)

Para obtener más información, vea el argumento de par nombre-valor.'Options'

Para obtener más información general sobre la computación paralela, consulte.Run MATLAB Functions with Automatic Parallel Support (Parallel Computing Toolbox)

Consulte también

bootstrp | jackknife | parfor | randsample | statget | statset

Introducido en R2006a