用r语言算总体方差的区间估计的代码实现
时间: 2024-03-06 16:49:27 浏览: 21
以下是用R语言计算总体方差的区间估计的代码实现,其中包括了t分布和卡方分布两种方法:
1. 使用t分布方法计算总体方差的区间估计:
```R
# 样本数据
x <- c(1.2, 2.5, 3.1, 4.2, 5.0, 6.3, 7.2, 8.1, 9.0, 10.5)
# 计算样本方差
s2 <- var(x)
# 计算自由度
df <- length(x) - 1
# 设置置信水平
conf.level <- 0.95
alpha <- 1 - conf.level
# 计算t分布的置信区间
t.interval <- qt(c(alpha/2, 1-alpha/2), df)
ci <- mean(x) + t.interval * sqrt(s2/length(x))
# 输出结果
cat(sprintf("t分布的区间估计为: (%.4f, %.4f)\n", ci[1], ci[2]))
```
2. 使用卡方分布方法计算总体方差的区间估计:
```R
# 样本数据
x <- c(1.2, 2.5, 3.1, 4.2, 5.0, 6.3, 7.2, 8.1, 9.0, 10.5)
# 计算样本方差
s2 <- var(x)
# 计算自由度
df <- length(x) - 1
# 设置置信水平
conf.level <- 0.95
alpha <- 1 - conf.level
# 计算卡方分布的置信区间
chisq.interval <- qchisq(c(alpha/2, 1-alpha/2), df)
ci <- ((length(x)-1)*s2)/chisq.interval
# 输出结果
cat(sprintf("卡方分布的区间估计为: (%.4f, %.4f)\n", ci[1], ci[2]))
```
以上代码分别使用了t分布和卡方分布两种方法计算总体方差的区间估计,并输出结果。