calculer l'erreur standard du paramètre de la fonction bêta

Question

J'apprends R. en utilisant un livre intitulé "Découvrir les statistiques à l'aide de R".C'est génial mais semble sauter certains domaines.

J'ai donc une fonction dans R. qui calcule les paramètres a, b du pdf suivant fonction bêta:

Ma fonction renvoie les paramètres suivants trouvés sur un échantillon de 500 :

  [1] 1.028316 2.095143 #a b

J'essaie de calculer l'erreur standard des paramètres.

Je me demande comment cela peut être mis en œuvre dans R.?

D'après ce que je peux trouver en ligne, erreurs types sont calculés à partir de l’échantillon et non des paramètres.Donc, tout ce que j'ai implémenté est ici :

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

Merci d'avance.

Answer 1

Je ne sais pas quelle fonction vous utilisez pour adapter une distribution bêta à vos données, mais le fitdistr fonction à partir du MASS Le package fournit des valeurs d'erreur standard pour le shape1 et shape2 paramètres de la distribution bêta :

# 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)

Ici, les erreurs types sont de 0,060 pour shape1 et 0,128 pour shape2.Vous pouvez obtenir les valeurs avec fit$sd.