library(bootstrap) B <- 2000 R.boot <- numeric(B) for (b in 1:B) { idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE) sig.boots[b,] <- var(idx[b,])/var(idy[b,]) }
时间: 2024-03-23 20:44:00 浏览: 21
这段代码存在一些问题,具体来说:
1. 变量名不一致:代码中定义了 R.boot 和 sig.boots 两个变量,但在 for loop 中却使用了 sig.boots,这会导致 R.boot 变量并未被赋值。
2. 变量未定义:n 和 m 变量在代码中未被定义,无法运行。
3. 变量索引错误:idx[b,] 和 idy[b,] 语法错误,因为 idx 和 idy 是向量,不能进行索引操作。
以下是修改后的代码:
```
library(bootstrap)
B <- 2000
R.boot <- numeric(B)
sig.boots <- numeric(B)
for (b in 1:B) {
idx <- sample(1:nrow(data), size = nrow(data), replace = TRUE)
idy <- sample(1:ncol(data), size = ncol(data), replace = TRUE)
R.boot[b] <- var(data[idx,])/var(data[,idy])
}
```
这段代码的目的是进行 bootstrap 重采样,计算数据的方差比值。每次循环中,从数据集中有放回地随机抽取样本进行重采样,并计算重采样后数据的方差比值。最终将 2000 次重采样计算得到的方差比值存储在 R.boot 变量中。
相关问题
library(bootstrap) B <- 2000 R.boot <- numeric(B) for (b in 1:B) { idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE) R.boot[b] <- var(x[idx,])/var(y[idy,]) }
这段代码的目的是进行 bootstrap 重采样,计算两个变量 x 和 y 的方差比值。每次循环中,从 x 和 y 中有放回地随机抽取样本进行重采样,并计算重采样后两个变量的方差比值。最终将 2000 次重采样计算得到的方差比值存储在 R.boot 变量中。
不过,在这段代码中,变量 x 和 y 并没有被定义。你需要先定义 x 和 y 变量,然后才能运行这段代码。例如:
```
x <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
y <- rnorm(m, mean = 0, sd = 2)
B <- 2000
R.boot <- numeric(B)
for (b in 1:B) {
idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE)
idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE)
R.boot[b] <- var(x[idx,])/var(y[idy,])
}
```
在这个修改后的代码中,我们先定义了 x 和 y 变量,并生成了正态分布的随机样本。然后,我们进行 2000 次 bootstrap 重采样,计算 x 和 y 的方差比值,并将结果存储在 R.boot 变量中。
k <- 1000 n <- 100 m <- 200 mu1 <- 0 mu2 <- 1 sig1 <- 1 sig2 <- 2 for(l in 1:k){ x <- rnorm(n,mu1,sig1) y <- rnorm(m,mu2,sig2) xy <- cbind(x,y) } library(bootstrap) B <- 2000 R.boot <- numeric(B) for (b in 1:B) { idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE) R.boot[b] <- var(data[,idx])/var(data[,idy]) } 报错
这段代码存在一些问题,具体来说:
1. data 变量未定义:在 for loop 中计算方差比值时使用了 data 变量,但这个变量在代码中并没有被定义。
2. 变量索引错误:idx 和 idy 变量被用作列索引,但应该是行索引。
3. 数据集未更新:在 for loop 中的循环中,xy 数据集始终没有更新,每次循环都是计算同一个数据集的方差比值。
以下是修改后的代码:
```
k <- 1000
n <- 100
m <- 200
mu1 <- 0
mu2 <- 1
sig1 <- 1
sig2 <- 2
library(bootstrap)
B <- 2000
R.boot <- numeric(B)
for(l in 1:k){
x <- rnorm(n, mu1, sig1)
y <- rnorm(m, mu2, sig2)
xy <- cbind(x, y)
for (b in 1:B) {
idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE)
idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE)
R.boot[b] <- var(xy[idx,])/var(xy[idy,])
}
}
```
这段代码的目的是进行 bootstrap 重采样,计算数据的方差比值。每次循环中,生成一个新的 xy 数据集,从中有放回地随机抽取样本进行重采样,并计算重采样后数据的方差比值。最终将 2000 次重采样计算得到的方差比值存储在 R.boot 变量中。
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