qnorm(1-0.05/2,0,1)*sigma/sqrt(n)是什么意思

时间: 2024-03-31 13:37:10 浏览: 212
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using使用Remez算法的多项式逼近-C/C++开发

qnorm(1-0.05/2,0,1)是一个统计学中的函数，表示标准正态分布下的累积概率分位数，其中1-0.05/2是置信水平为95%时的累积概率。sigma表示总体标准差，n表示样本容量。sigma/sqrt(n)表示样本标准误差。所以，qnorm(1-0.05/2,0,1)*sigma/sqrt(n)表示在95%的置信水平下，总体平均值的置信区间上限。
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R语言rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 100 alp <- 0.05 beta1hat <- numeric(k) beta2hat <- numeric(k) for(i in 1:k){ x1<- rnorm(n,0,0.5) x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) eb <- rnorm(n,0,1) y <- 2*x1+3*x2 beta1hat[i]<- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat[i]<- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y } sigma1 <- sqrt(var(beta1hat)) sigma2 <- sqrt(var(beta2hat)) hlo1 <- vector(beta1hat-sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hup1 <- vector(beta1hat+sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hlo2 <- vector(beta2hat-sigma2*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)) hup2 <- vector(beta2hat+sigma2*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025))报错

hlo1 <- beta1hat-sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k-length(hlo1))) hup1 <- beta1hat+sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) hup1 <- c(hup1, rep(0, k-length(hup1))) hlo2 ...

R语言解决 研究两种固体燃料火箭推进器的燃烧效率，设两者都服从正态分布，并且已知燃烧率的标准差均近似地为0.05cm/s，取样本容量为n1=n2=20，燃烧率的样本均值分布为18cm/s，24cm/s，设两样本独立，求两燃烧率总体均值μ1-μ2差的置信水平为0.99的置信区间。

SE=\sqrt{\frac{\sigma_1^2}{n_1}+\frac{\sigma_2^2}{n_2}}=\sqrt{\frac{0.05^2}{20}+\frac{0.05^2}{20}}=0.0112 $$ 接下来，我们需要计算正态分布下的临界值$z_{\alpha/2}$，其中$\alpha=1-0.99=0.01$。可以使用R...

r语言. 已知某种木材的横纹抗压力服从N(mu,sigma^2), 现对十个试件作横纹抗压力试验,得数据如下(kg/cm2): 482, 493, 457, 471, 510, 446, 435, 418, 394, 469 1) 已知标准差sigma=35，在显著性水平alpha=0.05下编一个求犯第二类错误概率的函数，并求当mu=445时犯第二类错误的概率。

z_alpha <- qnorm(1 - alpha/2) # 计算在 mu 下的检验统计量 z_mu <- (x_bar - mu) / SE # 计算在 mu 下犯第二类错误的概率 beta <- pnorm(z_alpha - z_mu) + pnorm(-z_alpha - z_mu) # 返回犯第二类错误的...

> quantile(copulafit4@residuals / copulafit4@sigma, 0.05) Error in h(simpleError(msg, call)) : 在为'quantile'函数选择方法时评估'x'参数出了错: no slot of name "residuals" for this object of class "fitCopula"

sim.ret2[i] <- rnorm(1, mean = 0, sd = sqrt(omega2 + alpha12 * (sim.ret2[i - 1] ^ 2) + beta12 * sigma2[i - 1] ^ 2)) } # 将边缘分布样本和未来收益率结合起来 sim.ret <- cbind(sim.ret1, sim.ret2) sim....

用R语言求n=20时正态分布的p=0.01，0.05,0.10,0.90,0.95,0.99分位数，随机模拟次数为10000次，随机种子取1024

Q <- mu + z_p*sigma/sqrt(n) # 计算正态分布的p分位数 return(Q) } Q <- sapply(p, quantile_norm) # 计算所有分位数 Q 运行结果如下： 1% 5% 10% 90% 95% 99% -2.602476 -1.753050 -1.496352 1....

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请回答这个文档里的problem 1和problem 2，其中需要写代码的问题写出R代码

z_alpha_2 <- qnorm(1 - alpha / 2) mle_lambda <- sample_mean se_lambda <- sqrt(mle_lambda / length(sales_numbers)) confidence_interval <- c(mle_lambda - z_alpha_2 * se_lambda, mle_lambda + z_alpha_2 *...
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