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(x[idx,])/var(y[idy,]) }

这段代码的目的是进行 bootstrap 重采样，计算两个变量 x 和 y 的方差比值。每次循环中，从 x 和 y 中有放回地随机抽取样本进行重采样，并计算重采样后两个变量的方差比值。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。

不过，在这段代码中，变量 x 和 y 并没有被定义。你需要先定义 x 和 y 变量，然后才能运行这段代码。例如：

x <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
y <- rnorm(m, mean = 0, sd = 2)

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(x[idx,])/var(y[idy,])
}

在这个修改后的代码中，我们先定义了 x 和 y 变量，并生成了正态分布的随机样本。然后，我们进行 2000 次 bootstrap 重采样，计算 x 和 y 的方差比值，并将结果存储在 R.boot 变量中。

相关问题

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。

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。