[1] 0.5 1.5 3.5 6.5 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5 1.5 3.5
[15] 6.5 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5 1.5 3.5 6.5 10.5 15.5
[29] 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5 1.5 3.5 6.5 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5
[43] 45.5 55.5 0.5 1.5 3.5 6.5 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5
[57] 1.5 3.5 6.5 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5 1.5 3.5 6.5
[71] 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5 1.5 3.5 6.5 10.5 15.5 21.5
[85] 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5 1.5 3.5 6.5 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5
[99] 55.5 0.5 1.5 3.5 6.5 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5 1.5
[113] 3.5 6.5 10.5 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5 0.5 1.5 3.5 6.5 10.5
[127] 15.5 21.5 28.5 36.5 45.5 55.5
> y
[1] 0 1 5 4 5 4 7 5 6 4 5 1 0 2 6 7 5 3 7 5 5 6 0 2 3 5 6 6 5 4 5 6 4 1 1 5
[37] 6 6 5 6 5 4 3 6 0 1 3 6 4 7 5 5 6 7 9 1 2 2 5 4 6 6 6 7 5 5 0 3 3 4 6 5
[73] 5 5 6 6 4 1 1 4 5 6 7 5 4 6 7 7 0 1 3 6 5 5 5 7 8 6 6 1 2 3 7 7 6 8 8 5
[109] 8 7 2 3 6 3 7 7 6 7 8 8 5 0 0 5 7 6 7 7 7 6 5 7
我遇到一个头疼的问题,就是使用R中的nls函数拟合,方程为
nls(y ~ (a * x)/( b + x), start = list(a = 20, b = 5))
然后我再使用bootstrap来计算a和b的标准误差,结果发现:
直接使用nls计算的a和b的标准误差要大于2000次bootstrap的标准误差,请问是什么原因造成的?
a | a.sd | b | b.sd | |
直接拟合 | 6.5474 | 0.4734 | 2.8165 | 0.4734 |
bootstrap | 6.5431 | 0.2016 | 2.8304 | 0.3955 |