Entender la salida de un bootstrap realiza en R (tsboot, MannKendall)

Question

Tengo una pregunta con respecto a la interpretación de la tsboot llamada en R. he comprobado la documentación de Kendall y el inicio de paquete, pero no soy más inteligente que antes.

Cuando ejecuto un bootstrap utilizando, por ejemplo, en el ejemplo en el Kendall paquete, donde el estadístico de prueba es la tau de Kendall:

library(Kendall)
# Annual precipitation entire Great Lakes
# The Mann-Kendall trend test confirms the upward trend.
data(PrecipGL)
MannKendall(PrecipGL)

lo que confirma la tendencia al alza:

tau = 0.265, 2-sided pvalue =0.00029206

El ejemplo a continuación, sigue el uso de un bloque de bootstrap:

#
#Use block bootstrap 
library(boot)
data(PrecipGL)
MKtau<-function(z) MannKendall(z)$tau
tsboot(PrecipGL, MKtau, R=500, l=5, sim="fixed")

Me aparece el siguiente resultado:

BLOCK BOOTSTRAP FOR TIME SERIES
Fixed Block Length of 5 
Call:
tsboot(tseries = PrecipGL, statistic = MKtau, R = 500, l = 5, 
sim = "fixed")


Bootstrap Statistics :
 original     bias    std. error
t1* 0.2645801 -0.2670514  0.09270585

Si entiendo correctamente, el "t1* original" es el original de MKtau, el "sesgo" es la media de las MKtau de R=500 bootstrap de series de tiempo, y la "enfermedad de transmisión sexual. error" es la desviación estándar de la MKtaus de las 500 muestras.

Tengo problemas para entender lo que esto significa - básicamente, esto me dice que todos los 500 MKTaus son inferiores a la original, y que el original t1* está en el rango de 3 sd de el bootstrap MKtaus. Ergo es significativamente diferente?

O le voy a decir la MKtau para el conjunto de datos es de 0,26 más/menos el error estándar?

Lo siento por la larga pregunta, pero soy de las estadísticas de novato y estoy aprendiendo a través de auto-estudio, que carecen de alguien para platicar de esto probablemente es muy simple problema de ida y vuelta.

Answer 1

De haber corrido en la misma pregunta y explorado con un controlado conjunto de datos – modelo y = ax + b con N(0, sig) errores, me parece que Kendall paquete no puede ser funciona como se anuncia. La x , en mi caso fue 1:100, y y = x, con sig = 100 (varianza del término de error).

La regresión se ve bien, y así lo hace la tau de Kendall. No hay autocorrelación aquí otro que el inducido por el modelo lineal. Ejecución de la prueba de Kendall como se anuncia con el bloque de longitudes de 1, 3, 5 y 10 rendimientos muy grandes valores de inclinación, y boot.ci informa que no hay tendencia.

Posteriormente, me codificadas a mano los archivos de inicio de los datos con estas longitudes de bloque, y con mi control de la serie, puedo obtener resultados razonables en cuanto a la media de las muestras bootstrap y su propagación. Por lo tanto, es posible que algo ha ido mal con el paquete de Kendall con respecto al bloque de arranque.