用R语言进行统计和运算,用直线回归方法计算得到亲子身高的回归系数b和相关系数r,用b及其标准误sb带入公式,求得遗传率的百分之95的置信区间,具体代码
时间: 2024-02-28 13:54:04 浏览: 70
以下是R语言代码实现:
假设亲子身高数据存储在dataframe df中,亲子身高分别为x和y。
```R
# 进行直线回归
fit <- lm(y ~ x, data = df)
# 得到回归系数b和相关系数r
b <- coef(fit)[2]
r <- cor(df$x, df$y)
# 计算置信区间
n <- nrow(df)
se_b <- summary(fit)$coefficients["x", "Std. Error"]
t_value <- qt(0.975, n - 2)
ci_upper <- b + t_value * se_b * sqrt((n - 1) / ((n - 2) + t_value^2))
ci_lower <- b - t_value * se_b * sqrt((n - 1) / ((n - 2) + t_value^2))
# 计算遗传率的置信区间
upper <- exp(2 * ci_upper) / (1 + exp(2 * ci_upper))
lower <- exp(2 * ci_lower) / (1 + exp(2 * ci_lower))
# 输出结果
cat("回归系数b:", b, "\n")
cat("相关系数r:", r, "\n")
cat("置信区间[", lower, ", ", upper, "]\n")
```
其中,置信区间的计算使用了t分布,使用qt函数来计算t分布的分位数。最后,使用exp函数将置信区间转换为遗传率的置信区间。