Цикл сгенерированной корреляции двух переменных и вычисление доверительного интервала с помощью Bootstrap - PullRequest
Новая
       17

Цикл сгенерированной корреляции двух переменных и вычисление доверительного интервала с помощью Bootstrap

2 голосов
/ 11 июля 2019

Я пишу циклы или функции в R, и я до сих пор не понял, как это сделать. В настоящее время мне нужно написать цикл / функцию (не знаю, какая из них лучше), чтобы создать несколько результатов Bootstrap в одном фрейме данных.

образец набора данных выглядит так: 

"ID A_d B_d C_d D_d E_D f_D chkgp
M1  10  20  60  30  54  33  Treatment
M1  20  50  40  33  31  44  Placebo
M2  40  80  40  23  15  66  Placebo
M2  30  90  40  67  67  66  Treatment
M3  30  10  20  22  89  77  Treatment
M3  40  50  30  44  50  88  Placebo
M4  40  30  40  42  34  99  Treatment
M4  30  40  50  33  60  80  Placebo",header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)

Я написал функцию, чтобы найти корреляцию копьеносца 

k=cor(df$A_d,df$E_D,method="spearman")
k

результат -0,325407

теперь мне нужно запустить метод начальной загрузки, чтобы получить значение корреляции 5000 раз путем перемешивания данных в обеих переменных

так использовал следующий код 

fc <- function(d, i){
    d2 <- d[i,]
    return(cor(df$A_d,df$E_D,method="spearman"))
}

Определив функцию fc, мы можем использовать команду загрузки, указав имя нашего набора данных, нашу функцию и количество выборок начальной загрузки, которые нужно нарисовать.

Рассчитано BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS На основании 5000 копий начальной загрузки. 

#turn off set.seed() if you want the results to vary
set.seed(626)
bootcorr <- boot(hsb2, fc, R=500)
bootcorr

Я нахожу доверительный интервал из 5000 копий 

boot.ci(boot.out = bootcorr, type =c( "perc"))

результат 

BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
Based on 500 bootstrap replicates

CALL : 
boot.ci(boot.out = bootcorr, type = c("perc"))

Intervals : 
Level     Percentile     
95%   (-0.3254, -0.3254 )  
Calculations and Intervals on Original Scale

Мне нужно написать условие цикла, чтобы получить результат следующим образом 

Variable1 Variable2 confidence interval
A_d       E_D        (-0.3254, -0.3254 )  
A_d       f_D
B_d       E_D
B_d       f_D
C_d       E_D
C_d       f_D
D_d       E_D
d_d       f_D

потому что у меня есть набор данных, который содержит более 100 переменных, поэтому его сложно делать каждый раз, поэтому мне нужна часть автоматизации, чтобы сделать это.

1 Ответ

1 голос
/ 11 июля 2019

Мы можем создать векторизованную функцию и использовать outer(): 

corpij <- function(i,j,df) {cor(df[,i],df[,j],method="spearman")}
corp <- Vectorize(corpij, vectorize.args=list("i","j"))

outer(2:(ncol(df1)-1),2:(ncol(df1)-1),corp,df1)

#>            [,1]         [,2]         [,3]       [,4]        [,5]
#> [1,]  1.0000000  0.289588955 -0.480042672 0.22663483 -0.32540701
#> [2,]  0.2895890  1.000000000 -0.006379918 0.53614458 -0.35928788
#> [3,] -0.4800427 -0.006379918  1.000000000 0.01913975 -0.13952023
#> [4,]  0.2266348  0.536144578  0.019139754 1.00000000  0.02395253
#> [5,] -0.3254070 -0.359287879 -0.139520230 0.02395253  1.00000000
#> [6,]  0.7680403 -0.120481928 -0.421074589 0.33734940  0.07185758
#>             [,6]
#> [1,]  0.76804027
#> [2,] -0.12048193
#> [3,] -0.42107459
#> [4,]  0.33734940
#> [5,]  0.07185758
#> [6,]  1.00000000

Другой подход будет использовать psych::corr.test(): 

library(psych)

corr.test(df1[,-c(1,ncol(df1))], method = "spearman")$r

Данные:

df1 <- read.table(text="ID A_d B_d C_d D_d E_D f_D chkgp
                        M1  10  20  60  30  54  33  Treatment
                        M1  20  50  40  33  31  44  Placebo
                        M2  40  80  40  23  15  66  Placebo
                        M2  30  90  40  67  67  66  Treatment
                        M3  30  10  20  22  89  77  Treatment
                        M3  40  50  30  44  50  88  Placebo
                        M4  40  30  40  42  34  99  Treatment
                        M4  30  40  50  33  60  80  Placebo",
header = TRUE,stringsAsFactors = FALSE)
...