rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 200 alp <- 2 lamb <- 1 set.seed(123) library(bootstrap) for(i in 1:k){ x <- rgamma(n,alp,lamb) } #####bootstrap##### B <- 2000 boot <-matrix(0,nrow=n,ncol=2) for (b in 1:B) { id <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) boot[b,] <- c(x[alp[id]], x[lamb[id]]) }报错

这段代码的问题在于，在进行bootstrap时，对变量x进行了索引，但是x是在for循环中定义的，因此在循环结束后x只有最后一次迭代的结果，而不是k次迭代的结果。如果要对每次迭代的结果进行bootstrap，需要将x定义为一个长度为k的向量，并在每次迭代中将结果存储到向量中。修改后的代码如下：

rm(list=ls()) 
k <- 1000 
n <- 200 
alp <- 2 
lamb <- 1 
set.seed(123) 
library(bootstrap) 

x <- numeric(k)  # 定义x为长度为k的向量
for(i in 1:k){   
  x[i] <- rgamma(n,alp,lamb)  # 将每次迭代的结果存储到向量中
}  

#####bootstrap#####
B <- 2000 
boot <-matrix(0,nrow=n,ncol=2) 
for (b in 1:B) {   
  id <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE)   
  boot[b,] <- c(x[alp[id]], x[lamb[id]]) 
}

注意，这只是解决了代码中的错误，但是无法确定这段代码的实际用途和正确性，因此可能需要根据具体情况进行修改。

相关问题

k <- 1000 n <- 200 alp <- 2 lamb <- 1 x <- numeric(k) alphat <- numeric(k) lambhat <- numeric(k) set.seed(123) library(bootstrap) for(i in 1:k){ x[i] <- rgamma(n,alp,lamb) alphat[i] <- lambhat[i] <- (n*alp)/x[i] }

这段代码看起来是在使用自助法（bootstrap）来估计参数 alp 和 lamb。具体来说，这个程序会生成 1000 组大小为 200 的随机样本 x，这些样本服从参数为 alp 和 lamb 的 gamma 分布。然后，对于每一组样本，程序会用样本均值来估计参数 alp 和 lamb，最终得到两个长为 1000 的向量 alphat 和 lambhat，分别存储了 1000 组估计值。

需要注意的是，这里使用了 set.seed(123) 来设置随机数种子，这样可以使得程序每次运行生成的随机数序列都相同，方便验证结果的正确性。另外，这里调用了 bootstrap 包来实现自助法的计算。

rm(list=ls()) k <- 1000; n <- 100; alp <- 0.05; test.res <- numeric(k); mu <- 0.1; for(i in 1:k){ dat<- rnorm(n,mu,1) test.res[i] <- (abs(sqrt(n)*mean(dat))>=qnorm(1-alp/2,0,1)) } hp <- mean(test.res) p <- 2-pnorm(qnorm(1-alp/2,0,1)-sqrt(n)*mu)-pnorm(qnorm(1-alp/2,0,1)+sqrt(n)*mu) p <- 2-pnorm(qnorm(1-alp/2,0,1)*(1/sqrt(n))-mu)-pnorm(qnorm(1-alp/2,0,1)*(1/sqrt(n))+mu) hp-p

这段代码是进行一个单样本 t 检验的假设检验并计算 p 值以及检验是否拒绝原假设的过程。

具体来说，代码中先清空环境中的所有变量，然后设置样本量 n、显著性水平 alp、实验重复次数 k 和总体均值 mu 的值。接着，使用 for 循环生成 k 个样本，每个样本包含 n 个来自 N(mu,1) 的随机数，并计算样本均值的 t 统计量。在循环过程中，将每个样本是否拒绝原假设的结果存储在 test.res 向量中。

然后，代码计算样本中拒绝原假设的比例 hp，即样本中 t 统计量的绝对值大于临界值的样本占比。接着，分别使用两种方法计算 p 值，并将它们相减得到一个差值，即 hp-p。如果差值小于 0.01，则认为两种计算方法得到的 p 值差异不大。

最终的结果是差值的值，可以用来检查两种方法计算的 p 值是否一致。