如何获得R中的自举分布？

获得R中的自举分布可以通过使用R语言中的bootstrap包来实现。Bootstrap是一种统计学方法，用于通过对原始样本的重复抽样来估计统计量的分布，从而进行假设检验和置信区间估计。

在R中，可以按照以下步骤获得自举分布：

1. 安装bootstrap包：使用以下代码安装bootstrap包。

install.packages("bootstrap")

1. 载入bootstrap包：使用以下代码加载bootstrap包。

library(bootstrap)

1. 准备数据：将需要进行自举分布分析的数据准备好，存储在一个向量或数据框中。
2. 创建bootstrap函数：使用bootstrap()函数创建一个自举函数。该函数需要指定样本数据和自举重复次数。

bootstrap_data <- bootstrap(data, R)

其中，data是原始数据，R是自举重复次数。

1. 提取自举分布：使用boot.ci()函数从自举数据中提取自举分布的置信区间。

boot_ci <- boot.ci(bootstrap_data, type = "basic")

type参数可以选择不同的置信区间计算方法，例如"basic"、"norm"、"perc"等。

至此，你已经获得了R中的自举分布。根据需要，可以进一步分析自举分布的特性和应用场景。

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