rm(list=ls()) 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) } library(bootstrap) B <- 2000 #number of replicates R.boot <- numeric(B) #storage for replicates for (b in 1:B) { #randomly select the indices idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE) } sighat1 <- var(idy) sighat2 <- var(idx) sig <- sighat1/sighat2 mse <- sig-(sig1/sig2)
时间: 2024-04-01 12:34:29 浏览: 12
这段代码是用 R 语言编写的,它的作用是进行 bootstrap 模拟,通过计算样本方差来估计两个总体的方差比。具体来说,它生成了两个正态分布的样本,然后进行了 B 次 bootstrap 模拟,每次从样本中有放回地随机抽取相同大小的样本,计算抽样样本的方差比,存储在 R.boot 中。最后,计算了样本方差的比值 sig1/sig2,以及通过 bootstrap 模拟得到的该比值的估计值 sig,然后计算了均方误差 mse,用于评估估计值 sig 的准确度。
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R语言写出两正态总体方差检验拒绝域代码rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 mu <- 0 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) sig1 <- 1 sig2 <- 2 alpha <- 0.5 for (i in 1:k){ x <- rnorm(n,mu,sig1) #生成x服从正态分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rnorm(m,mu,sig2) #生成y服从正态分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hvar1 <- var(hmus1) hvar2 <- var(hmus2) test.res <- (abs(hvar1/hvar2)>=qf(1-alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE)) hp <- mean(test.res)报错
代码中存在一个错误,qf函数需要接收三个参数,分别是F分布的分子自由度,分母自由度和概率值。在这里,应该将n-1和m-1作为F分布的分子和分母自由度,将1-alpha/2作为概率值。修改后的代码如下:
```
rm(list=ls())
n <- 100
m <- 100
k <- 1000
mu <- 0
hmus1 <- numeric(k)
hmus2 <- numeric(k)
sig1 <- 1
sig2 <- 2
alpha <- 0.5
for (i in 1:k){
x <- rnorm(n,mu,sig1) #生成x服从正态分布随机数
hmus1[i]<- mean(x)
}
for (i in 1:k){
y <- rnorm(m,mu,sig2) #生成y服从正态分布随机数
hmus2[i]<- mean(y)
}
hvar1 <- var(hmus1)
hvar2 <- var(hmus2)
test.res <- (abs(hvar1/hvar2)>=qf(1-alpha/2,n-1,m-1))
hp <- mean(test.res)
```
这段代码生成了两个样本,分别是服从正态分布的样本x和y,然后分别计算了k个样本的均值,最后计算了两个样本均值的方差,并使用F检验检验两个总体方差是否相等,拒绝域为F分布的右侧尾部。
rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 100 m <- 200 mu1 <- 0 mu2 <- 1 sig1 <- 1 sig2 <- 2 hvar1.boot <- matrix(nrow = k,ncol = 1) hvar2.boot <- matrix(nrow = k,ncol = 1) for(l in 1:k){ x <- rnorm(n,mu1,sig1) y <- rnorm(m,mu2,sig2) } 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) hvar1.boot[b,] <- mean(idx,) hvar2.boot[b,] <- mean(idy,) }
这段代码是一个模拟实验,其中包括以下几个步骤:
1. 清空R环境中的所有对象,以便从一个干净的状态开始。
2. 定义了一些变量,比如k、n、m、mu1、mu2、sig1和sig2等。
3. 创建了两个矩阵hvar1.boot和hvar2.boot,它们的行数为k,列数为1。
4. 在一个for循环中,生成了n个从N(mu1, sig1)分布中随机抽取的样本和m个从N(mu2, sig2)分布中随机抽取的样本。
5. 导入bootstrap包,并定义一个名为B的变量,它表示bootstrap重复次数。
6. 在一个for循环中,使用bootstrap方法对hvar1和hvar2进行了重采样,并计算了每个重采样样本的均值。
在这段代码中,最后一个for循环中的代码存在语法错误,因为mean函数的输入参数不正确,应该是mean(x[idx])和mean(y[idy]),分别计算x[idx]和y[idy]的均值。