R语言怎么使用缺失数据的Bootstrap与Jackknife方法

本篇内容介绍了“R语言怎么使用缺失数据的Bootstrap与Jackknife方法”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

一、题目

下面再加入缺失的情况来继续深入探讨，同样还是如习题1.6的构造方式来加入缺失值，其中a=2， b = 0

我们将进行如下几种操作：

二、解答

a）Bootstrap与Jackknife进行估计

首先构建生成数据函数。

# 生成数据# 生成数据GenerateData <- function(a = 0, b = 0) {  y <- matrix(nrow = 3, ncol = 100)  z <- matrix(rnORM(300), nrow = 3)    y[1, ] <- 1 + z[1, ]  y[2, ] <- 5 + 2 * z[1, ] + z[2, ]    u <- a * (y[1, ] - 1) + b * (y[2, ] - 5) + z[3, ]  # m2 <- 1 * (u < 0)    y[3, ] <- y[2, ]  y[3, u < 0] <- NA    dat_comp <- data.frame(y1 = y[1, ], y2 = y[2, ])  dat_incomp <- data.frame(y1 = y[1, ], y2 = y[3, ])  # dat_incomp <- na.omit(dat_incomp)    return(list(dat_comp = dat_comp, dat_incomp = dat_incomp))}

Bootstrap与Jackknife的函数：

Bootstrap1 <- function(Y, B = 200, fun) {  Y_len <- length(Y)  mat_boots <- matrix(sample(Y, Y_len * B, replace = T), nrow = B, ncol = Y_len)  statis_boots <- apply(mat_boots, 1, fun)  boots_mean <- mean(statis_boots)  boots_sd <- sd(statis_boots)  return(list(mean = boots_mean, sd = boots_sd))}Jackknife1 <- function(Y, fun) {  Y_len <- length(Y)  mat_jack <- sapply(1:Y_len, function(i) Y[-i])  redu_samp <- apply(mat_jack, 2, fun)  jack_mean <- mean(redu_samp)  jack_sd <- sqrt(((Y_len - 1) ^ 2 / Y_len) * var(redu_samp))  return(list(mean = jack_mean, sd = jack_sd))}

进行重复试验所需的函数：

RepSimulation <- function(seed = 2018, fun) {  set.seed(seed)  dat <- GenerateData()  dat_comp_y2 <- dat$dat_comp$y2  boots_sd <- Bootstrap1(dat_comp_y2, B = 200, fun)$sd  jack_sd <- Jackknife1(dat_comp_y2, fun)$sd  return(c(boots_sd = boots_sd, jack_sd = jack_sd))}

下面重复100次实验进行 Y2的均值与变异系数标准差的估计：

nrep <- 100## 均值fun = meanmat_boots_jack <- sapply(1:nrep, RepSimulation, fun)apply(mat_boots_jack, 1, function(x) paste(round(mean(x), 3), '±', round(sd(x), 3)))

## 变异系数fun = function(x) sd(x) / mean(x)mat_boots_jack <- sapply(1:nrep, RepSimulation, fun)apply(mat_boots_jack, 1, function(x) paste(round(mean(x), 3), '±', round(sd(x), 3)))

从上面可以发现，Bootstrap与Jackknife两者估计结果较为相近，其中对均值标准差的估计，Jackknife的方差更小。这其实较为符合常识：Jackknife估计每次只取出一个样本，用剩下的样本来作为样本整体；而Bootstrap每次都会比较随机地重抽样，随机性相对较高，所以重复100次模拟实验，导致其方差相对较大。

下面我们用计算公式来进行推导。

b）均值与变异系数（大样本）的标准差解析式推导与计算

均值

变异系数（大样本近似）

## 变异系数sd(sapply(1:10000, function(x) {  set.seed(x)  dat <- GenerateData(a = 0, b = 0)  sd(dat$dat_comp$y2) / mean(dat$dat_comp$y2)}))

变异系数大样本近似值为：0.03717648，说明前面的Bootstrap与Jackknife两种方法估计的都较为准确。

c）缺失插补后的Bootstrap与Jackknife

构造线性填补的函数，并进行线性填补。

DatImputation <- function(dat_incomp) {  dat_imp <- dat_incomp  lm_model = lm(y2 ~ y1, data = na.omit(dat_incomp))    # 找出y2缺失对应的那部分data  na_ind = is.na(dat_incomp$y2)  na_dat = dat_incomp[na_ind, ]    # 将缺失数据进行填补  dat_imp[na_ind, 'y2'] = predict(lm_model, na_dat)  return(dat_imp)}dat <- GenerateData(a = 2, b = 0)dat_imp <- DatImputation(dat$dat_incomp)

fun = meanBootstrap1(dat_imp$y2, B = 200, fun)$sd

Jackknife1(dat_imp$y2, fun)$sd

fun = function(x) sd(x) / mean(x)Bootstrap1(dat_imp$y2, B = 200, fun)$sd

Jackknife1(dat_imp$y2, fun)$sd

Bootstrap与Jackknife的填补结果，很大一部分是由于数据的缺失会造成距离真实值较远。但单从两种方法估计出来的值比较接近。

c）缺失插补前的Bootstrap与Jackknife

先构建相关的函数：

Array2meancv <- function(j, myarray) {  dat_incomp <- as.data.frame(myarray[, j, ])  names(dat_incomp) <- c('y1', 'y2')  dat_imp <- DatImputation(dat_incomp)  y2_mean <- mean(dat_imp$y2)  y2_cv <- sd(dat_imp$y2) / y2_mean  return(c(mean = y2_mean, cv = y2_cv))}Bootstrap_imp <- function(dat_incomp, B = 200) {  n <- nrow(dat_incomp)  array_boots <- array(dim = c(n, B, 2))  mat_boots_ind <- matrix(sample(1:n, n * B, replace = T), nrow = B, ncol = n)  array_boots[, , 1] <- sapply(1:B, function(i) dat_incomp$y1[mat_boots_ind[i, ]])  array_boots[, , 2] <- sapply(1:B, function(i) dat_incomp$y2[mat_boots_ind[i, ]])    mean_cv_imp <- sapply(1:B, Array2meancv, array_boots)  boots_imp_mean <- apply(mean_cv_imp, 1, mean)  boots_imp_sd <- apply(mean_cv_imp, 1, sd)  return(list(mean = boots_imp_mean, sd = boots_imp_sd))}Jackknife_imp <- function(dat_incomp) {  n <- nrow(dat_incomp)  array_jack <- array(dim = c(n - 1, n, 2))    array_jack[, , 1] <- sapply(1:n, function(i) dat_incomp[-i, 'y1'])  array_jack[, , 2] <- sapply(1:n, function(i) dat_incomp[-i, 'y2'])    mean_cv_imp <- sapply(1:n, Array2meancv, array_jack)  jack_imp_mean <- apply(mean_cv_imp, 1, mean)  jack_imp_sd <- apply(mean_cv_imp, 1, function(x) sqrt(((n - 1) ^ 2 / n) * var(x)))  return(list(mean = jack_imp_mean, sd = jack_imp_sd))}

然后看看两种方式估计出来的结果：

Bootstrap_imp(dat$dat_incomp)$sd

Jackknife_imp(dat$dat_incomp)$sd

缺失插补前进行Bootstrap与Jackknife也还是有一定的误差，标准差都相对更大，表示波动会比较大。具体表现情况下面我们多次重复模拟实验，通过90%置信区间来看各个方法的优劣。

d）比较各种方式的90%置信区间情况（重复100次实验）

RepSimulationCI <- function(seed = 2018, stats = 'mean') {  mean_true <- 5  cv_true <- sqrt(5) / 5    myjudge <- function(x, value) {    return(ifelse((x$mean - qnorm(0.95) * x$sd < value) & (x$mean + qnorm(0.95) * x$sd > value), 1, 0))  }    if(stats == 'mean') {    fun = mean    value = mean_true  } else if(stats == 'cv') {    fun = function(x) sd(x) / mean(x)    value = cv_true  }    set.seed(seed)  boots_after_ind <- boots_before_ind <- jack_after_ind <- jack_before_ind <- 0    dat <- GenerateData(a = 2, b = 0)  dat_incomp <- dat$dat_incomp    # after imputation  dat_imp <- DatImputation(dat_incomp)  boots_after <- Bootstrap1(dat_imp$y2, B = 200, fun)  boots_after_ind <- myjudge(boots_after, value)  jack_after <- Jackknife1(dat_imp$y2, fun)  jack_after_ind <- myjudge(jack_after, value)    # before imputation  boots_before <- Bootstrap_imp(dat_incomp)  jack_before <- Jackknife_imp(dat_incomp)    if(stats == 'mean') {        boots_before$mean <- boots_before$mean[1]    boots_before$sd <- boots_before$sd[1]    jack_before$mean <- jack_before$mean[1]    jack_before$sd <- jack_before$sd[1]      } else if(stats == 'cv') {        boots_before$mean <- boots_before$mean[2]    boots_before$sd <- boots_before$sd[2]    jack_before$mean <- jack_before$mean[2]    jack_before$sd <- jack_before$sd[2]      }    boots_before_ind <- myjudge(boots_before, value)  jack_before_ind <- myjudge(jack_before, value)    return(c(boots_after = boots_after_ind,           boots_before = boots_before_ind,           jack_after = jack_after_ind,           jack_before = jack_before_ind))}

重复100次实验，均值情况：

nrep <- 100result_mean <- apply(sapply(1:nrep, RepSimulationCI, 'mean'), 1, sum)names(result_mean) <- c('boots_after', 'boots_before', 'jack_after', 'jack_before')result_mean

变异系数情况：

result_cv <- apply(sapply(1:nrep, RepSimulationCI, 'cv'), 1, sum)names(result_cv) <- c('boots_after', 'boots_before', 'jack_after', 'jack_before')result_cv

上面的数字越表示90%置信区间覆盖真实值的个数，数字越大表示覆盖的次数越多，也就说明该方法会相对更好。

填补之前进行Bootstrap或Jackknife

无论是均值还是变异系数，通过模拟实验都能看出，在填补之前进行Bootstrap或Jackknife，其估计均会远优于在填补之后进行Bootstrap或Jackknife。而具体到Bootstrap或Jackknife，这两种方法相差无几。

填补之后进行Bootstrap或Jackknife

在填补之后进行Bootstrap或Jackknife，效果都会很差，其实仔细思考后也能够理解，本身缺失了近一半的数据，然后填补会带来很大的偏差，此时我们再从中抽样，有很大可能抽出来的绝大多数都是原本填补的有很大偏差的样本，这样估计就会更为不准了。

当然，从理论上说，填补之前进行Bootstrap或Jackknife是较为合理的，这样对每个Bootstrap或Jackknife样本，都可以用当前的观测值去填补当前的缺失值，这样每次填补可能花费的时间将对较长，但实际却更有效。

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