hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k-length(hlo1)))什么意思

在你提供的代码中，`hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k-length(hlo1)))` 的意思是将计算得到的下限值向量`hlo1`补全到长度为k的向量。

具体而言，`hlo1`的长度可能不足k，因为有些模拟中可能没有成功计算出所有的下限值。因此，使用`rep(0, k-length(hlo1))`创建一个长度为k-length(hlo1)的值为0的向量，并使用`c()`函数将其与`hlo1`连接起来，使得`hlo1`的长度达到k，从而能够与其他置信区间的计算结果一起分析。

相关问题

sig<- as.numeric(sqrt(sum((y-x1%*%beta1hat-x2%*%beta2hat)^2)/(n-2-1))) sig <- as.matrix(sig) hlo1 <- c(beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k-length(hlo1))) hup1 <- c(beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hup1 <- c(hup1, rep(0, k-length(hup1)))报错

这个错误通常是由于维度不匹配导致的。在计算hlo1和hup1时，使用了rep()函数来扩展向量的长度，以保证它们与其他向量的长度相等。但是，如果k的值比向量的长度小，就会出现维度不匹配的错误。建议在计算hlo1和hup1之前，先确定k的值，并且确保它不大于向量的长度，或者使用rep()函数来扩展向量的长度，以确保它们与k的值相等。例如：

k <- 10
sig <- as.numeric(sqrt(sum((y - x1 %*% beta1hat - x2 %*% beta2hat)^2) / (n - 2 - 1)))
sig <- as.matrix(sig)
hlo1 <- c(beta1hat - sigma * solve(t(x1) %*% x1) * qnorm(0.025))
hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k - length(hlo1)))
hup1 <- c(beta1hat + sigma * solve(t(x1) %*% x1) * qnorm(0.025))
hup1 <- c(hup1, rep(0, k - length(hup1)))

这样就可以避免维度不匹配的错误了。

R语言rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 100 alp <- 0.05 beta1hat <- numeric(k) beta2hat <- numeric(k) for(i in 1:k){ x1<- rnorm(n,0,0.5) x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) eb <- rnorm(n,0,1) y <- 2*x1+3*x2 beta1hat[i]<- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat[i]<- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y } sigma1 <- sqrt(var(beta1hat)) sigma2 <- sqrt(var(beta2hat)) hlo1 <- vector(beta1hat-sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hup1 <- vector(beta1hat+sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hlo2 <- vector(beta2hat-sigma2*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)) hup2 <- vector(beta2hat+sigma2*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025))报错

根据您提供的代码，我发现以下问题：

1. 在for循环中，您计算了beta1hat和beta2hat，但是没有指定它们的初始化值。您需要在循环之前使用`beta1hat <- numeric(k)`和`beta2hat <- numeric(k)`进行初始化。

2. 在计算置信区间时，您使用了vector函数，但是vector函数只能用于创建向量，不能用于更新向量。您需要使用c函数（concatenate函数）来更新向量，例如：

   hlo1 <- beta1hat-sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)
   hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k-length(hlo1)))
   hup1 <- beta1hat+sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)
   hup1 <- c(hup1, rep(0, k-length(hup1)))
   hlo2 <- beta2hat-sigma2*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)
   hlo2 <- c(hlo2, rep(0, k-length(hlo2)))
   hup2 <- beta2hat+sigma2*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)
   hup2 <- c(hup2, rep(0, k-length(hup2)))

3. 在计算beta1hat和beta2hat时，您使用了矩阵乘法运算符`%*%`，但是您需要将x1、x2和y转换为矩阵或列向量。您可以使用`as.matrix()`或`as.vector()`函数进行转换，例如：

   x1<- as.matrix(rnorm(n,0,0.5))
   x2<- as.matrix(rbinom(n,1,prob=0.5))
   y <- as.matrix(2*x1+3*x2)
   beta1hat[i]<- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y
   beta2hat[i]<- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y

综上所述，以下是修改后的代码：

rm(list=ls())
k <- 1000
n <- 100
alp <- 0.05
beta1hat <- numeric(k)
beta2hat <- numeric(k)

for(i in 1:k){ 
  x1<- as.matrix(rnorm(n,0,0.5))
  x2<- as.matrix(rbinom(n,1,prob=0.5))
  eb <- rnorm(n,0,1)
  y <- as.matrix(2*x1+3*x2)
  beta1hat[i]<- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y
  beta2hat[i]<- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y
}

sigma1 <- sqrt(var(beta1hat))
sigma2 <- sqrt(var(beta2hat))

hlo1 <- beta1hat-sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)
hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k-length(hlo1)))
hup1 <- beta1hat+sigma1*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)
hup1 <- c(hup1, rep(0, k-length(hup1)))
hlo2 <- beta2hat-sigma2*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)
hlo2 <- c(hlo2, rep(0, k-length(hlo2)))
hup2 <- beta2hat+sigma2*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)
hup2 <- c(hup2, rep(0, k-length(hup2)))