R语言自编函数实现为比估计的二重抽样并计算Y的比估计，代码

以下是一个用R语言实现比估计的二重抽样并计算Y的比估计的代码示例：

# 定义自编函数
double_sampling <- function(x, y, n, m, B) {
  # x和y分别为两个总体的样本，n和m为样本大小，B为重复次数
  R <- numeric(B) # 用于存储计算得到的R值
  for (i in 1:B) {
    # 对样本A和样本B分别进行二重抽样
    A1 <- sample(x, n, replace = TRUE)
    A2 <- sample(x, n, replace = TRUE)
    B1 <- sample(y, m, replace = TRUE)
    B2 <- sample(y, m, replace = TRUE)
    # 计算R值
    R[i] <- (mean(A1) / mean(B1)) * (mean(A2) / mean(B2))
  }
  # 计算Y的比估计
  estimate <- mean(R)
  return(estimate)
}

# 测试函数
set.seed(123) # 设置随机数种子，保证结果可重复
x <- rnorm(50, mean = 10, sd = 2) # 生成样本A
y <- rnorm(50, mean = 8, sd = 3) # 生成样本B
n <- 30 # 样本A的大小
m <- 30 # 样本B的大小
B <- 1000 # 重复次数
estimate <- double_sampling(x, y, n, m, B) # 计算Y的比估计
estimate # 输出结果

在上述代码中，我们先定义了一个自编函数`double_sampling`，该函数接收两个总体样本`x`和`y`，样本大小`n`和`m`，以及重复次数`B`作为输入参数，返回Y的比估计值。在函数中，我们使用`for`循环进行B次重复计算，每次计算均对样本A和样本B进行二重抽样，然后计算得到R值，最后求取平均值作为Y的比估计。最后，我们使用样例数据对函数进行测试，输出Y的比估计结果。