在R中计算预测均值(或预测概率)和多重补偿后的SE

# 安装并加载boot包
install.packages("boot")
library(boot)

# 假设有一个数据集data，其中包含自变量x和因变量y
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 4, 6, 8, 10))

# 定义一个函数，用于计算预测均值（或预测概率）和多重补偿后的SE
predict_mean <- function(data, indices) {
  # 从原始数据集中根据indices抽取自助样本集
  bootstrap_sample <- data[indices, ]
  
  # 在自助样本集上进行分析，例如线性回归模型
  model <- lm(y ~ x, data = bootstrap_sample)
  
  # 计算预测均值（或预测概率）
  predicted_values <- predict(model, newdata = data)
  mean_predicted <- mean(predicted_values)
  
  # 计算多重补偿后的SE
  se <- sqrt(sum((predicted_values - mean_predicted)^2) / (length(predicted_values) - 1))
  
  return(list(mean_predicted = mean_predicted, se = se))
}

# 使用boot()函数进行自助法估计
boot_result <- boot(data, predict_mean, R = 1000)

# 输出预测均值和多重补偿后的SE的估计值
boot_result$t0