Berechnen Sie den Standardfehler des Parameters der Beta-Funktion

Question

ich lerne R unter Verwendung eines Buches mit dem Titel „Discovering Statistics using R“.Es ist großartig, scheint aber einige Bereiche zu überspringen.

Ich habe also eine Funktion in R das die Parameter berechnet a, b des folgenden PDFs Beta-Funktion:

Meine Funktion gibt die folgenden Parameter zurück, die aus einer Stichprobe von 500 gefunden wurden:

  [1] 1.028316 2.095143 #a b

Ich versuche, den Standardfehler der Parameter zu berechnen.

Ich frage mich, wie das umgesetzt werden kann R?

Soweit ich es online finden kann, Standardfehler werden aus der Stichprobe berechnet, nicht aus den Parametern.Also, alles, was ich implementiert habe, ist hier:

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

Dank im Voraus.

Answer 1

Ich bin mir nicht sicher, welche Funktion Sie verwenden, um eine Betaverteilung an Ihre Daten anzupassen, aber die fitdistr Funktion aus dem MASS Das Paket stellt Standardfehlerwerte für die bereit shape1 Und shape2 Parameter der Beta-Verteilung:

# 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)

Hier betragen die Standardfehler 0,060 für shape1 und 0,128 für shape2.An die Werte kommt man mit fit$sd.