如何使用引导程序估计 0.1 个百分位数的标准误差？

如何解决如何使用引导程序估计 0.1 个百分位数的标准误差？

我已经计算了波士顿数据集中 medv 列的第 10 个百分位数的估计值。我想使用引导程序计算 0.1 个百分位数的标准误差。我已经编写了这个函数来计算它，但它没有给我正确的值。

你能告诉我一种使用 bootstrapping 计算某个百分位标准误差的方法吗？

注意：我知道包“boot”，但我想使用自定义函数。

library(MASS)
data(Boston)
μ.hat0.1 <- quantile(medv,c(0.1))  

set.seed(20218)
boot <- function(times,data=Boston$medv) {
  boots <- rep(NA,times)
  for (i in 1:times) {
    boots[i] <- quantileSE(sample(data,length(data),replace=TRUE),p=0.1)
  }
  boots
}
mean(boot(times=1000))

解决方法

更简洁

library(MASS)
data(Boston)
μ.hat0.1 <- quantile(Boston$medv,c(0.1))  

set.seed(20218)
sd(replicate(1000,quantile(sample(Boston$medv,replace=TRUE),p=0.1)))
[1] 0.5209839