home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Big Green CD 8 / BGCD_8_Dev.iso / NEXTSTEP / UNIX / Educational / R-0.49-MI / R-0.49-I / help / bootstrap / jackknife < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1997-09-13  |  2.1 KB  |  64 lines
  1.     
  2.     _j_a_c_k_k_n_i_f_e _e_s_t_i_m_a_t_i_o_n
  3.     
  4.          jackknife(x,theta,...)
  5.     
  6.     _A_r_g_u_m_e_n_t_s:
  7.     
  8.                 x: a vector containing the data. To jackknife
  9.                    more complex data structures (e.g bivariate
  10.                    data) see the last example below.
  11.     
  12.             theta: function to be jackknifed. Takes x as an
  13.                    argument, and may take additional arguments
  14.                    (see below and last example).
  15.     
  16.     _V_a_l_u_e_s:
  17.     
  18.          list with the following components
  19.     
  20.      jack.se: The jackknife estimate of standard error of theta.
  21.               The leave-one out jackknife is used.
  22.     
  23.     jack.bias: The jackknife estimate of bias of theta.  The
  24.               leave-one out jackknife is used.
  25.     
  26.     jack.values: The n leave-one-out values of theta, where n is
  27.               the number of observations.  That is, theta
  28.               applied to x with the 1st observation deleted,
  29.               theta applied to x with the 2nd observation
  30.               deleted, etc.
  31.     
  32.     _R_e_f_e_r_e_n_c_e_s:
  33.     
  34.          Efron, B. and   Tibshirani, R. (1986).  The Bootstrap
  35.          Method for standard errors, confidence intervals, and
  36.          other measures of   statistical accuracy.  Statistical
  37.          Science, Vol 1., No. 1, pp 1-35.
  38.     
  39.          Efron, B. and Tibshirani, R. (1993) An Introduction to
  40.          the Bootstrap.  Chapman and Hall, New York, London.
  41.     
  42.     _E_x_a_m_p_l_e_s:
  43.     
  44.          # jackknife values for the sample mean
  45.          # (this is for illustration;  # since "mean" is  a
  46.          #  built in function,  jackknife(x,mean) would be simpler!)
  47.          x <- rnorm(20)
  48.          theta <- function(x)mean(x)
  49.     
  50.          results <- jackknife(x,theta)
  51.     
  52.          # To jackknife functions of more  complex data structures,
  53.          # write theta so that its argument x
  54.          #  is the set of observation numbers
  55.          #  and simply  pass as data to jackknife the vector 1,2,..n.
  56.          # For example, to jackknife
  57.          # the correlation coefficient from a set of 15 data pairs:
  58.     
  59.          xdata <- matrix(rnorm(30),ncol=2)
  60.          n <- 15
  61.          theta <- function(x,xdata) cor(xdata[x,1],xdata[x,2])
  62.          results <- jackknife(1:n,theta,xdata)
  63.     
  64.