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) xy <- cbind(x,y) } 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) R.boot[b] <- var(data[,idx])/var(data[,idy]) } 报错

这段代码存在一些问题，具体来说：

1. data 变量未定义：在 for loop 中计算方差比值时使用了 data 变量，但这个变量在代码中并没有被定义。

2. 变量索引错误：idx 和 idy 变量被用作列索引，但应该是行索引。

3. 数据集未更新：在 for loop 中的循环中，xy 数据集始终没有更新，每次循环都是计算同一个数据集的方差比值。

以下是修改后的代码：

k <- 1000
n <- 100
m <- 200
mu1 <- 0
mu2 <- 1
sig1 <- 1
sig2 <- 2

library(bootstrap)
B <- 2000
R.boot <- numeric(B)

for(l in 1:k){
  x <- rnorm(n, mu1, sig1)
  y <- rnorm(m, mu2, sig2)
  xy <- cbind(x, y)
  
  for (b in 1:B) {
    idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE)
    idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE)
    R.boot[b] <- var(xy[idx,])/var(xy[idy,])
  }
}

这段代码的目的是进行 bootstrap 重采样，计算数据的方差比值。每次循环中，生成一个新的 xy 数据集，从中有放回地随机抽取样本进行重采样，并计算重采样后数据的方差比值。最终将 2000 次重采样计算得到的方差比值存储在 R.boot 变量中。