带有 data.table 的引导函数答案

【问题标题】：Bootstrapping function with data.table带有 data.table 的引导函数
【发布时间】：2019-09-09 08:41:15
【问题描述】：

我一直在尝试编写一个函数，该函数从简单的回归模型中获取结果并计算 Glass 的 Delta 尺寸效应。那很简单。现在的问题是我想计算这个值的置信区间，当我将它与 boot 库一起使用时，我一直收到错误。

我已尝试关注this 的回答，但没有成功。

作为一个例子，我将使用 Stata 数据集

library(data.table)
webclass <- readstata13::read.dta13("http://www.stata.com/videos13/data/webclass.dta")
#estimate impact
M0<-lm(formula = math ~ treated ,data = webclass)

######################################
#####        Effect Size       ######
##   Glass's delta=M1-M2/SD2      ##
####################################

ESdelta<-function(regmodel,yvar,tvar,msg=TRUE){
  Data<-regmodel$model
  setDT(Data)
  meanT<-mean(Data[get(tvar)=="Treated",get(yvar)])
  meanC<-mean(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  sdC<-sd(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  ESDelta<-(meanT-meanC)/sdC
  
 if (msg==TRUE) {
   cat(paste("the average scores of the variable-",yvar,"-differ by approximately",round(ESDelta,2),"standard deviations"))
   
 }
    return(ESDelta)
  
}

ESdelta(M0,"math","treated",msg = F)
#0.7635896

现在当我尝试使用启动功能时，出现以下错误

boot::boot(M0, statistic=ESdelta, R=50,"math","treated")

#Error in match.arg(stype) : 'arg' should be one of “i”, “f”, “w”

谢谢

【问题讨论】：

最后 2 个参数无效。根据文档，第四个参数 sim 可以有值："ordinary" (the default), "parametric", "balanced", "permutation", or "antithetic"。第 5 个参数 stype 应该是“i”、“f”、“w”之一
我明白了，但函数 ESdelta 需要一些参数（在本例中为 math 和 treated）。我试图将它们放在括号中，但显然它不起作用
如果你想传递额外的参数给ESdelta，它们应该被命名。请使用?boot::boot 浏览该函数的文档

标签： r data.table statistics-bootstrap

【解决方案1】：

在启动手册中（输入?boot）：

statistic: [...] 传递的第一个参数将始终是原始参数数据。第二个将是索引、频率或权重的向量它定义了引导样本。

您无法引导模型，因此您修改函数以使用 data.table 和索引，函数的其他参数必须在之后指定：

ESdelta<-function(Data,inds,yvar,tvar,msg=TRUE){

  Data = Data[inds,]
  meanT<-mean(Data[get(tvar)=="Treated",get(yvar)])
  meanC<-mean(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  sdC<-sd(Data[get(tvar)=="Control",get(yvar)])
  ESDelta<-(meanT-meanC)/sdC

 if (msg==TRUE) {
   cat(paste("the average scores of the variable-",yvar,"-differ by approximately",round(ESDelta,2),"standard deviations"))

 }
    return(ESDelta)

}

Dat <- setDT(M0$model)
bo = boot(Dat, statistic=ESdelta, R=50,yvar="math",tvar="treated",msg=FALSE)


> bo

ORDINARY NONPARAMETRIC BOOTSTRAP


Call:
boot(data = Dat, statistic = ESdelta, R = 50, yvar = "math", 
    tvar = "treated", msg = FALSE)


Bootstrap Statistics :
     original     bias    std. error
t1* 0.7635896 0.05685514   0.4058304

您可以通过以下方式获取 c.i：

boot.ci(bo)

BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
Based on 50 bootstrap replicates

CALL : 
boot.ci(boot.out = bo)

Intervals : 
Level      Normal              Basic         
95%   (-0.0887,  1.5021 )   (-0.8864,  1.5398 )  

Level     Percentile            BCa          
95%   (-0.0126,  2.4136 )   (-0.1924,  1.7579 )

【讨论】：