Muchas gracias José Luis,

con la sintaxis que me has mandado funciona perfectamente

Dolors



2012/12/27 Jose Luis Cañadas <canadasreche@gmail.com>

> Hola.
> Por lo que entiendo lo que quieres hacer es calcular los coeficientes
> mediante bootstrap de un glm. Supongo que para calcular Intervalos de
> confianza.
>
> No conozco la librería bootstrap , pero he utilizado la librería boot y la
> librería car que te pueden ayudar.
>
> Con la librería car viene la función bootCase que es bastante sencilla de
> utilizar.
>
> library(car)
> tu.modelo <- glm(y~x1+x2+x3, data=datos, family=binomial)
> betahat <- coef(tu.modelo)
>
> betahat.boot <- bootCase(tu.modelo)
> summary(betahat.boot)
>
> Y para calcular los I.C
>
> apply(betahat.boot, 2, function(x) quantile(x, c(0.25,0.975) ))
>
>
> Con la librería boot sería
>
> library(boot)
>
> coeficientes <- function(formula,data,indices)**{
>   d <- data[indices,]
>   fit <- glm(formula,data=d, family=binomial)
>   return(coef(fit))
> }
> res.boot <- boot(data=xdata ,statistic=coeficientes, R=2000, formula =
> y~x1+x2+x3)
>
> boot.ci(res.boot,index=1, type="basic")#IC para el primer parámetro
> boot.ci(res.boot,index=2, type="basic")#IC para el segundo parámetro
>
> Espero que te sirva.
>
> Saludos.
>
> El 27/12/12 16:18, dolors giralt casellas escribió:
>
>> Hola, buenas tardes
>>
>> estoy intentando hacer un bootstrap de un modelo, pero me da el siguiente
>> error:
>>
>> "Error in FUN(newX[, i], ...) :
>>    unused argument(s) (list(age = c(33, 47, 49, 56, 60, 64, 64, 66, 68,
>> 69,
>> 71, 71, 72, 73, 74, 75, 75, 76, 78, 81, 83, 83, 36, 43, 46, 47, 49, 49,
>> 51,
>> 51, 52, 52, 53, 54, 54, 54, 55, 56, 56, 57, 57, 58, 58, 58, 58, 59, 59,
>> 60,
>> 61, 62, 63, 64, 65, 65, 66, 66, 67, 68, 69, 69, 71, 71, 71, 71, 71, 72,
>> 72,
>> 72, 72, 72, 73, 73, 73, 74, 74, 74, 74, 74, 75, 75, 76, 78, 79, 81, 81,
>> 84,
>> 84, 85, 88, 91,"
>>
>> tengo un data frame con 4 variables y uso las 4 para generar el modelo,
>> pero no entiendo porque me da este error (la variable en question es la
>> xdata[,1])
>>
>> muchas gracias!
>>
>>
>> library (bootstrap)
>>
>> n <- 1794
>>
>> theta <- function(xdata)
>>   {
>> coef(glm(xdata[,2]~xdata[,1]+**xdata[,3]+xdata[,4],xdata ,
>> family=binomial))[4]
>>   }
>>
>> results <- bootstrap(1:n,1000,theta,**xdata)
>>
>>         [[alternative HTML version deleted]]
>>
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