Как рассчитать стандартное отклонение прогноза для линейной модели, используя bootstrap в R

Question

У меня есть набор данных тренировки Y = 1,2,3,4,5 и X = 1,2,2,3,4. Я хочу оценить стандартное отклонение прогноза, когда X = 3. Как мне это сделать в R. Ниже код, который я выполнил, но я не уверен в своей процедуре.

y <- c(1,2,3,4,5) #input predictor
x <- c(1,2,2,3,4) #input response
data.set <- data.frame(x,y) #create data frame for x, y
boot.fn <- function(data, index)
{
  linreg <- lm(y~x, data = data, subset=index)
  prediction <- predict.lm(linreg, data.frame(x=c(3)))
  return(prediction)
}
boot(data.set, boot.fn, R=1200)

Answer 1

Процедура выше верна. При применении bootstrap стандартной ошибкой оценки является стандартное отклонение оценки.