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2012-10-24
Hi, friends

May I have a small question?

How to calculate the 95% confidence interval (CI) of the parameter of a in the linear equation y = a+bx.
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(6, 7.5, 8.8, 12, 12.5)
nls(y ~ a + b*x, start = list(a = 5, b = 1.5))

How to use the abcnon function to calculate the CI of a?

In fact, I want to obtain the CI of a parameter in a non-linear equation. However, the latter is so complicated. Thus, I just ask a similar question in a linear model. So, do not tell me the solution in the traditional linear model methods. Here, I just want to know the case of using the abcnon or abapar in "bootstrap" package.

Thank you very much!


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2012-10-25 15:10:06
我找到了一种使用方法。仓桥一成博士使用了boot包中的abc.ci函数。
具体使用:使用optim()函数构造Chi-square最小的函数,构造w=1/n个权。具体使用见Ikemoto et al. (2012).
我也可以模拟使用了。但是,一个问题,他选择了0置信区间和实际估计差异最小的那组epsilon作为最终的区间。
请问,有哪位高手能够看懂?
具体程序见OptimSSI和mABCSSI两个函数。
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2012-11-12 09:23:58
peijianshi 发表于 2012-10-25 15:10
我找到了一种使用方法。仓桥一成博士使用了boot包中的abc.ci函数。
具体使用:使用optim()函数构造Chi-squ ...
计算的置信区间太窄了。与BCa方法计算的不同。epsilon选取对计算结果影响太大
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