計算Beta函數參數的標準錯誤

我在學習R使用一本名爲「Discovering Statistics using R」的書。這很棒，但似乎跳過了一些地區。計算Beta函數參數的標準錯誤

所以，我在[R一個函數，計算參數如下PDF beta function的a, b：

func

我的函數返回的500的樣本中發現下列參數：

[1] 1.028316 2.095143 #a b

我試圖計算參數的標準誤差。

我想知道如何在R？

據我可以在網上找到，standard errors是從樣本計算，而不是參數。所以，我所實施的是，在這裏：

stderr <- function(x) sqrt(var(x)/length(x))

在此先感謝。

來源

2014-02-26 Reanimation

您的鏈接顯示如何計算平均值**的標準誤差**。但是，由於您似乎錯過了一些統計背景，我相信您應該首先在stats.stackexchange.com上詢問如何在理論實現之前在理論上做到這一點。 – Roland

我不知道該功能，您正在使用，以適應Beta分佈到您的數據，但是從MASS包fitdistr功能爲shape1和shape2參數的Beta分佈提供標準誤差值表示：

# Obtain data to fit 
set.seed(144) 
data <- rbeta(500, 1, 2) 

# Fit and output result 
library(MASS) 
fit <- fitdistr(data, "beta", start=list(shape1=0.5, shape2=0.5)) 
fit 
#  shape1  shape2 
# 1.0596902 2.0406073 
# (0.0602071) (0.1284133)

這裏，shape1的標準誤差爲0.060，shape2爲0.128。您可以通過fit$sd獲得值。

來源

2014-02-26 16:49:48 josliber

我寫過自己的函數，但這非常有用。它返回的參數比我的稍微更準確。 – Reanimation

計算Beta函數參數的標準錯誤

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