R语言怎么看p1-p2是否落在由样本得到的置信区间内n <- 1000 m <- 1000 k <- 10000 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) } hvar1 <- var(hmus1) hvar2 <- var(hmus2) hup <- hmus1-hmus2+qt(alpha, n+m-2, lower.tail = FALSE)sqrt((1/n+1/m)(hvar1+hvar2)/(n+m+2)) hlo <- hmus1-hmus2-qt(alpha, n+m-2, lower.tail = FALSE)sqrt((1/n+1/m)(hvar1+hvar2)/(n+m+2)) hup hlo

可以通过判断p1-p2是否落在由样本得到的置信区间内来判断。具体做法是计算置信区间的上界hup和下界hlo，然后判断p1-p2是否在[hlo, hup]的区间内。如果是，则可以认为p1和p2没有显著差异；如果不是，则可以认为p1和p2有显著差异。代码如下：

if ((p1 - p2) > hlo && (p1 - p2) < hup) {
  print("p1 and p2 have no significant difference.")
} else {
  print("p1 and p2 have significant difference.")
}

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R语言如何判断p1-p2的值有多少个落在由样本得到的置信区间内

如果想判断p1-p2的值有多少个落在置信区间内，可以先使用 `t.test()` 函数计算出样本均值的置信区间，然后再使用逻辑运算符来判断p1-p2是否落在该置信区间内。具体地，可以将置信区间的上限和下限保存为两个变量，然后使用逻辑运算符 `<` 和 `>` 来判断p1-p2是否分别小于上限和大于下限。如果p1-p2既小于上限又大于下限，则说明p1-p2的值落在置信区间内。如果数据集中有n个p1和p2的值，可以使用循环语句和计数器来统计有多少个p1-p2的值落在置信区间内。具体实现如下：

# 假设有两个数据向量 p1 和 p2，样本容量为n
# 先计算样本均值的置信区间
t.test(p1, p2)$conf.int

# 保存置信区间的上限和下限
lower <- t.test(p1, p2)$conf.int[1]
upper <- t.test(p1, p2)$conf.int[2]

# 定义计数器，统计落在置信区间内的p1-p2值的个数
count <- 0

# 循环判断每个p1-p2值是否落在置信区间内
for (i in 1:n) {
  if (p1[i] - p2[i] > lower & p1[i] - p2[i] < upper) {
    count <- count + 1
  }
}

# 输出落在置信区间内的p1-p2值的个数
count

需要注意的是，这种方法只是对样本均值的置信区间进行了判断，不能保证每个p1-p2值都落在该置信区间内。如果想对每个p1-p2值都进行置信区间的判断，需要使用基于区间估计的假设检验方法，如t检验或方差分析等。

怎么写p1-p2的置信区间

要计算p1-p2的置信区间，需要进行以下步骤：

1. 计算p1和p2的样本比例差，即$p1-p2$。

2. 计算p1和p2的方差，分别为$p1(1-p1)/n1$和$p2(1-p2)/n2$。

3. 计算样本比例差的标准差，即$\sqrt{p1(1-p1)/n1+p2(1-p2)/n2}$。

4. 根据所选的置信水平，确定相应的临界值。

5. 计算置信区间的上下限，即$p1-p2±z_{α/2}×\sqrt{p1(1-p1)/n1+p2(1-p2)/n2}$，其中$z_{α/2}$为选定置信水平下的临界值。

注意：在计算置信区间时，要确保$p1(1-p1)/n1+p2(1-p2)/n2>5$，否则置信区间可能不准确。

希望能够帮到你！