ベータ関数のパラメータの標準誤差を計算します

Question

勉強中です R 「R を使用した統計の発見」という本を使用します。素晴らしいですが、いくつかの領域をスキップしているようです。

だから、私は関数を持っています R パラメータを計算するもの a, b 以下のPDFの ベータ関数:

私の関数は、500 個のサンプルから見つかった次のパラメーターを返します。

  [1] 1.028316 2.095143 #a b

パラメータの標準誤差を計算しようとしています。

これをどのように実装できるのか疑問に思っています R?

ネットで調べた限りでは、 標準誤差 パラメータではなくサンプルから計算されます。したがって、私が実装したのは次のとおりです。

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

前もって感謝します。

Answer 1

ベータ版の分布をデータに適合させるためにどの関数を使用しているかわかりませんが、 fitdistr からの関数 MASS パッケージは標準エラー値を提供します。 shape1 そして shape2 ベータ版配布のパラメータ:

# 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)

ここで、標準誤差は 0.060 です。 shape1 および 0.128 shape2. 。値を取得するには、 fit$sd.