如何使用加权数据在引导中使用索引

问：

我正在尝试引导两个数据变量 x 和 y 之间的加权差：

DF_Difference = data.frame(
  x_M = c(-0.3, 0.3, -0.18, 0.02, 0.07, 0.11, 0.20, 0.8, 0.3, -0.4), # data x 
  x_W = c(50, 40, 70, 5, 15, 30, 32, 13, 9, 19), # weights of x 
  y_M = c(-0.6, 0.25, 0.1, 0.3, 0.3, -0.05, -0.5, 1, 0.05, -0.6), #data y 
  y_W = c(70, 8, 10, 39, 9, 49, 90, 77, 23, 75) # weights of y 
)

我使用以下函数来执行此操作：

weighteddifference = function(d,i){
  DF_Difference = d[i,]
  Difference = DF_Difference$x_M - DF_Difference$y_M
  WeightsDifference = 1 / (1/DF_Difference$x_W + 1/DF_Difference$y_W)
  MeanDiff = wtd.mean(x=Difference, weights=WeightsDifference)
  return(MeanDiff)
}

bootstrap = 
  boot(data = DF_Difference[, , drop=F], 
       statistic = weighteddifference, 
       R = 1000)

这段代码有效，但我不确定该函数如何处理数据和权重：它们是否仍然链接在一起？那么，例如 x = -0.3 的权重是否仍然为 50？我试图通过使用 i 作为索引来实现这一点，但我怀疑这是否正确。