bootstrap方法r语言（bootstrap rowstyle）

本文目录一览：

• 1、Amos入门示例——结构方程模型构建、输出结果解读
• 2、【Tidyverse优雅编程】Bootstrap残差法回归估计
• 3、R语言实现bootstrap和jackknife检验方法
• 4、用随机森林做分类时样本的数量严重不平衡,怎么办?
• 5、R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序列和可视化
• 6、教你使用caret包(一)--数据预处理

Amos入门示例——结构方程模型构建、输出结果解读

1、在输出结果中，卡方自由度比是衡量模型拟合度的重要指标，通常应介于1和3之间。如果卡方值与自由度的比值接近1，则表示模型拟合良好。在模型构建中，遗漏了误差变量之间的相关性，这在R语言的lavaan包中通过自定义建模字符串实现。在Amos中，通过连接两个误差变量，即可设定残差相关。

2、amos结构方程模型步骤：首先要注意的是，矩形、椭圆、圆的用法。矩形代表测量指标，椭圆代表潜在变量，圆代表残差。测量指标的路径系数至少有一个初始值为1，在amos1中，自动的将同一个潜变量的测量指标之一的路径系数设定为1。

3、以下是Amos结构方程模型的分析步骤： 数据准备：将研究变量进行测量，并将数据输入到Amos软件中。 模型构建：根据研究问题和理论模型，构建一个假设的结构方程模型。 模型拟合：使用Amos软件拟合模型，计算各个参数的估计值，例如路径系数、因子载荷和误差方差等。

【Tidyverse优雅编程】Bootstrap残差法回归估计

1、批量建模：利用purrr等tidyverse包中的函数，对每个Bootstrap样本分别执行回归，并提取回归系数。结果分析：探索Bootstrap分布，计算回归系数的置信区间等统计量。tidyverse的优势：简洁性：通过管道操作符%%和函数式编程，代码更加简洁易读。

2、Bootstrap残差法回归估计流程如下：第一步，拟合一个线性回归模型，保存预测值和残差值。第二步，通过Bootstrap方法生成新响应向量，其中预测值保持不变，残差随机选择（有替换），生成B个样本，B值为大数。第三步，对每个Bootstrap样本重新拟合模型。

R语言实现bootstrap和jackknife检验方法

简单来说，蒙特卡罗方法就是从已知样本的分布中随机抽取新的样本集进行评估，然后放回，再次抽取的方法。根据具体方法的不同，抽取样本集的手段也不同。bootstrap抽样方法将观测到的样本视为一个有限的总体，是唯一的信息来源，从中有放回的随机抽样来评估总体特征，以及对抽样总体进行推断统计。

如何评价bootstrap中介效果检验？采用Preacher和Hayes（2008）的Bootstrapping中介效应检验方法（设置5000次迭代），该方法提供中介效应的95%置信区间估计，如果区间估计含有0就表示中介效应不显著，如果区间估计不含有0则表示中介效应显著。

Bootstrap方法通过重采样样本来解决这个问题。它利用已有样本生成新的样本，如采用有放回抽样，来估计统计量的真实分布。Bootstrap的典型流程如下：对原始样本[公式]，重复B次，每次生成一个Bootstrap样本，计算对应的统计量[公式]。

与Bootstrap方法相比，Jackknife和Bootstrap在抽样方法、适用性和准确性上有显著差异。Bootstrap采用“可重复抽样”或“有放回抽样”，而Jackknife在解决非平滑参数估计时可能失效。然而，当统计量是线性时，两者的结果非常接近。

Bootstrap方法通过重复抽样来估计统计量的分布，而刀切法通过剔除单个样本来实现类似目的。Bootstrap更加灵活，能够应用于各种统计量，包括非平滑函数，而刀切法则在平滑函数估计中表现更优。Jackknife与交叉验证法 交叉验证法通过将数据集分为训练集和验证集，评估模型性能。

用随机森林做分类时样本的数量严重不平衡,怎么办?

在应用随机森林进行分类任务时，若面临样本数量严重不平衡问题，可采用两种策略解决。首先，采用加权随机森林方法。此方法通过给予少数类样本更高的权重，从而显著增加模型对少数类错误的惩罚力度，以此提高模型对少数类样本的识别准确性。其次，实施平衡随机森林策略。

使用惩罚模型 使用惩罚模型，如penalizedSVM和penalizedLDA，通过调整分类器对不同类别的重视程度来解决类别不平衡问题。 转化为异常点检测问题 将小类样本视为异常点，将类别不平衡问题转化为异常点检测或变化趋势检测问题，从而采用相应的技术进行处理。

SMOTE（合成少数类过采样技术）：生成新的少数类样本，通过在少数类样本之间进行插值，增加少数类数量，减少模型偏差。 RandomOverSampler：随机增加少数类样本数量，以平衡数据集。 RandomUnderSampler：随机减少多数类样本数量，平衡数据集。

接下来，实验部分详细展示了GAN在数据增强过程中的应用。通过将0-1标签的样本分开处理，GAN生成与标签为1的样本相似的数据，以平衡数据集。在模型对比实验中，分别使用不同过采样策略和未处理数据进行逻辑回归、随机森林、GBDT、SVM和MLP等模型的性能评估。

R语言时变向量自回归(TV-VAR)模型分析时间序列和可视化

1、使用R语言中的示例，通过ESM数据集展示估计过程，包括数据加载、检查、带宽选择和模型估计。时变VAR模型的预测误差计算以及可视化参数变化有助于深入理解心理过程随时间的变化。此外，通过bootstrap方法评估参数的稳定性，并探讨了如何决定参数是否有可靠的时间依赖性，以确定何时选择标准VAR与TV-VAR模型。

2、ARIMA模型分析： 步骤：首先，对温度时间序列进行平稳性检验，若序列非平稳，则需要进行差分处理直至序列平稳。随后，根据ACF和PACF图确定ARIMA模型的p、d、q参数。最后，拟合ARIMA模型并进行诊断检查。 注意事项：在拟合ARIMA模型时，需要注意模型的适用性，以及是否存在过度差分或参数估计不稳定等问题。

3、在R语言中，研究温度时间序列时，我们需要区分非平稳序列，如具有趋势和单位根的序列。单位根检验仅适用于单整时间序列，而非平稳性评估。针对月均温度数据，我们首先通过平稳性检验获取p值，大部分序列在5%显著性水平下显示出非平稳性，表现出季节性周期性特征。

4、平稳性与转换首先，确保时间序列的平稳性是建模的前提。通过差分或对数转换将非平稳序列转换为平稳序列，如苹果股票价格示例所示，对数价格的差分更利于稳定方差。ARIMA模型ARIMA模型（自回归整合移动平均模型）通过观察自相关和偏自相关来识别，如在Apple股票的ACF和PACF图中所示。

5、在经济学研究中，实证分析通常采用时间序列模型，如向量自回归（VAR）模型，但这类模型在拟合现实情况及解释模型时显得单一和理想化。特别是在数据量不足或时间跨度较短的情况下，VAR模型的误差显著增大，答辩老师可能对论文的可信度产生质疑。

教你使用caret包(一)--数据预处理

1、在数据分割方面，caret包提供了灵活的解决方案，包括基于输出变量的分割、使用BootStrap方法的抽样以及用于交叉验证的样本抽样。这些方法能够确保训练集和测试集的样本量均衡，同时保证数据分布的一致性，为模型的评估提供准确的依据。总之，caret包中的数据预处理和数据分割功能为数据挖掘项目提供了高效、灵活的工具，有助于提升模型的准确性和稳定性。

2、随机森林算法对数据要求较低，可直接进行。由于数据集较大，执行速度较慢，可能对内存造成压力。模型选择参数：mtry = 4， splitrule = hellinger， min.node.size = 15。ROC曲线显示模型表现良好，ROC接近0.88。数据预处理：处理结果变量不平衡问题，使用downsampling方法，数据量减至12，146行。

3、在R语言的机器学习探索中，特征选择扮演着至关重要的角色。它旨在通过优化数据集中的特征，以提高模型的性能和效率。以下是R语言caret包中几种特征选择方法的概述： 过滤法：sbf（）函数是caret中实现的一种过滤方法，通过评估每个特征对模型预测能力的独立贡献，自动筛选出最相关的特征。

4、caret包，全称为Classification and Regression training，是一个R语言的强大工具，专为处理分类和回归问题的模型训练而设计。它提供了数据分割、预处理、特征选择、模型调参以及变量重要性评估等一系列功能。