ฉันใช้ข้อมูลรายเดือนแบบ CPS ซึ่งมาพร้อมกับwtfinlน้ำหนักแบบลอย
ฉันคำนวณสถิติรายปีสำหรับผู้ว่างงาน ฉันทำอย่างนั้นโดย
- สรุปผล
wtfinlการสำรวจผู้ว่างงานทั้งหมดในปีนั้น ๆ - หาร
wtfinlค่าทั้งหมดด้วยผลรวมรายปีแล้วคูณตัวแปรด้วยส่วนแบ่งที่สัมพันธ์กันนี้
ตัวอย่างเช่นถ้าตัวแปรคือรายได้นี่จะให้รายได้เฉลี่ยของผู้ว่างงาน
ตอนนี้ฉันต้องการที่จะบูตข้อผิดพลาดมาตรฐาน ฉันอยู่ในหลาม ผม
- ดึงตัวอย่างจากตารางประจำปีเต็มแต่ละแถวมีความน่าจะเป็นเท่ากัน
- หยุดเมื่อจำนวนแถวเท่ากับข้อมูลจริง
- จากนั้นฉันใช้ตัวประมาณเดียวกันกับตัวอย่างก่อนแต่ละแถวถ่วงน้ำหนักด้วย
wtfinl
ตอนนี้เมื่อฉันคำนวณแถบความเชื่อมั่นพวกเขาไม่ได้อยู่กึ่งกลางรอบตัวประมาณจริงของฉัน ยิ่งเลวลงสำหรับจุดข้อมูลหนึ่งหรือสองจุดตัวประมาณอยู่นอกแถบ
ฉันคิดว่าเป็นทางเลือกอื่นในการทำ bootstrapping คือ
ผม. ดึงจากตารางประจำปีแต่ละแถวที่มีความน่าจะwtfinl/wtfinl.sum()เป็น ii หยุดการวาดหนึ่งครั้งwtfinl.sum()เท่ากับwtfinl.sum()ข้อมูลต้นฉบับหรือไม่ สาม. จากนั้นทำการคำนวณทั้งหมดโดยไม่ใช้น้ำหนัก
ฉันคิดว่าวิธีของฉันดีกว่าเพราะ (a) ฉันใช้ตัวประมาณเดียวกันทั้งสองครั้งโดยไม่เปลี่ยนน้ำหนักและ (b) มันชัดเจนกว่า: ฉันจะทำอย่างไร (ii) อย่างแน่นอน เมื่อฉันมีที่ว่างwtfinl=1เหลือฉันจะวาดจากแถวด้วยได้wtfinl <= 1ไหม?
อย่างไรก็ตามเนื่องจากวงความเชื่อมั่นของฉันไม่สอดคล้องกับการประเมินดั้งเดิมของฉันฉันจึงรู้สึกงงงวย ฉันควรทำอย่างไร?