R语言总体差值中位数的区间估计

根据提供的引用内容，我们可以使用bootstrap方法来估计总体差值中位数的区间估计。具体步骤如下：

1. 首先，我们需要定义一个函数来计算总体差中位数。假设我们有两个向量x和y，可以使用以下代码来计算它们的差值中位数：

median_diff <- function(x, y) {
  median(x - y)
}

2. 接下来，我们需要使用bootstrap方法来估计总体差值中位数的区间估计。假设我们有一个数据集data，其中包含两个变量x和y，我们可以使用以下代码来进行bootstrap：

library(boot)
set.seed(123) # 设置随机种子，以便结果可重复
boot_med_diff <- function(data, i) {
  d <- data[i, ]
  return(median_diff(d$x, d$y))
}
boot_obj <- boot(data, boot_med_diff, R = 1000)

在这里，boot()函数将数据集data和我们定义的bootstrap函数boot_med_diff作为输入，并设置bootstrap重复次数R为1000。这将返回一个boot对象boot_obj，其中包含了bootstrap样本的统计量分布。

3. 最后，我们可以使用boot.ci()函数来计算总体差值中位数的区间估计。假设我们想要使用BCa方法，可以使用以下代码：

boot.ci(boot_obj, type = "bca")

这将返回一个区间估计，其中包含了总体差值中位数的置信区间。