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)

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。