Rで実行されるブートストラップの出力を理解する（tsboot、MannKendall）

Rのtsboot呼び出しの解釈について質問があります。Kendallとブートパッケージの両方のドキュメントを確認しましたが、以前ほど賢くありません。

たとえばKendallパッケージの例を使用してブートストラップを実行すると、テスト統計はKendallのタウになります。

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

これは上昇傾向を確認します：

tau = 0.265, 2-sided pvalue =0.00029206

次に、例は引き続きブロックブートストラップを使用します。

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

次の結果が表示されます。

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

私が正しく理解している場合、「t1 *元」は元のMKtau、「バイアス」はR = 500ブートストラップ時系列からのMKtauの平均、「標準誤差」はからのMKtausの標準偏差です500サンプル。

これが何を意味するのか理解できません。これは基本的に、すべての500 MKTauが元のMKTauよりも低く、元のt1 *がブートストラップされたMKtausの3 sdの範囲にあることを示しています。エルゴそれはかなり異なりますか？

または、データセットのMKtauは0.26プラス/マイナスの標準誤差であると言えるでしょうか。

長い質問で申し訳ありませんが、私は統計の初心者であり、おそらくこの単純な問題を前後に跳ね返す人がいないため、自習を通じて学んでいます。

同じ質問に遭遇し、制御されたデータセットで調査した– N（0、sig）エラーのあるモデルy = ax + bで、Kendallパッケージが宣伝どおりに機能していない可能性があることがわかりました。私の場合のxはであり、y = xであり、sig = 100（誤差項の分散）でした。1:100

回帰は良さそうで、ケンドールのタウもそうです。ここでは、線形モデルによって引き起こされるもの以外に自己相関はありません。1、3、5、および10のブロック長でアドバタイズされたとおりにケンドールテストを実行すると、非常に大きなバイアス値が生成されboot.ci、傾向は報告されません。

その後、これらのブロック長を使用してデータのブートストラップを手動でコード化しました。私のコントロールシリーズを使用すると、ブートストラップサンプルの平均とその広がりに関して妥当な結果が得られます。したがって、ブロックブートストラップに関して、Kendallパッケージで何か問題が発生した可能性があります。