p1 <- (beta1hat >=hlo1 & beta1hat<=hlo2) p2 <- (beta2hat>=hlo2 & beta2hat<=hup2)

这是一段代码，看起来像是在用R语言进行数据分析。根据代码的语法，p1和p2分别被定义为True或False的逻辑值，取决于beta1hat和beta2hat是否在给定的区间内。具体而言，beta1hat必须大于等于hlo1并且小于等于hlo2，而beta2hat则必须大于等于hlo2并且小于等于hup2，才会返回True。这段代码可能是在进行某种数据筛选或过滤的操作。

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rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 100 alp <- 0.05 test.res <- numeric(k) for(i in 1:k){ x1<- rnorm(n,0,0.5) x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) y <- 2*x1+3*x2 eb <- rnorm(n,0,1) beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y } hlo1 <- beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) hup1 <- beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) hlo2 <- beta2hat-sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025) hup2 <- beta2hat+sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025) 报错

这段代码存在一些问题，导致运行时出现报错。其中的sigma没有定义，应该是指模型误差的标准差，需要在代码中进行定义。同时，最小二乘法估计beta2hat的时候，应该是用t(x2)而不是t(x1)进行计算。修改后的代码如下：

rm(list=ls()) 
k <- 1000 
n <- 100 
alp <- 0.05 
test.res <- numeric(k) 
sigma <- 1 # 定义模型误差的标准差
for(i in 1:k){ 
  x1<- rnorm(n,0,0.5) 
  x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) 
  y <- 2*x1+3*x2 
  eb <- rnorm(n,0,1) 
  beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y 
  beta2hat <- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y 
} 
hlo1 <- beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) 
hup1 <- beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)   
hlo2 <- beta2hat-sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025) 
hup2 <- beta2hat+sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025) 

这样修改后，代码应该能够正常运行了。

置信区间报错rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 alpha <- 0.05 p1 <- 0.5 p2 <- 0.3 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) for (i in 1:k){ x <- rbinom(n,1,prob=p1) #生成x服从二项分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rbinom(m,1,prob=p2) #生成y服从二项分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hmu1 <- mean(hmus1) hmu2 <- mean(hmus2) hmu1 hmu2 sx2 <- sum((hmus1-hmu1)^2)/(k-1) sy2 <- sum((hmus2-hmu2)^2)/(k-1) sw2 <- ((n-1)*sx2+(m-1)*sy2)/(n+m-2) hup <- (hmus1-hmus2)+qt(1-alpha/2, df=n+m-2)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hlo <- (hmus1-hmus2)-qt(1-alpha/2, df=n+m-2)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hprob <- mean((hlo<=p1-p2) & (p1-p2<=hup)) hprob hp <- mean((hlo<=p1-p2)&(p1-p2<=hup)) hp

该段代码中的问题可能是在计算置信区间时使用了t分布的分位数，但是在计算方差时使用了样本方差而不是样本标准差的平方。应该修改为：

sx <- sqrt(sum((hmus1-hmu1)^2)/(k-1))
sy <- sqrt(sum((hmus2-hmu2)^2)/(k-1))
sw <- ((n-1)*sx^2+(m-1)*sy^2)/(n+m-2)
hup <- (hmus1-hmus2)+qt(1-alpha/2, df=n+m-2)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw)
hlo <- (hmus1-hmus2)-qt(1-alpha/2, df=n+m-2)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw)

这样就可以正确计算置信区间了。