for (ii in 1:B){ x_ii<- var(x[-ii]) for(iii in什么意思 1:B){ y_iii<- var(y[-iii]) R.jack[B]<- x_ii/y_iii } }

这段代码是一个jackknife回归的实现，其中：

- B是样本大小；
- x和y是两个变量的观测值；
- var()函数是求方差的函数；
- [-ii]和[-iii]是排除掉第ii和第iii个观测值的意思；
- R.jack[B]是jackknife回归系数的估计值。

具体来说，这段代码的作用是通过jackknife方法来估计两个变量x和y的回归系数。在每一次循环中，第ii个x观测值和第iii个y观测值被排除，然后用其他的观测值重新计算x和y的方差，最后用这些新的方差来计算回归系数。这个过程会重复B次，然后将所有的回归系数估计值取平均作为最终的估计结果。

相关问题

jackknife的偏差为什么这么大R.jack <- numeric(n) for (ii in 1:n){ x_ii<- var(x[-ii]) y_ii<- var(y[-ii]) R.jack[ii]<- x_ii/y_iii } jack.bias <- (n-1)*(mean(R.jack)-(sig1^2)/(sig2^2)) jack.bias jack.mse <- sqrt((n-1)*mean((R.jack-mean(R.jack))^2)) jack.mse

首先，让我们来解释一下代码中的变量：

- `x`: 是一个长度为 `n` 的向量，表示第一个变量的样本值。
- `y`: 是一个长度为 `n` 的向量，表示第二个变量的样本值。
- `n`: 表示样本大小。
- `sig1`: 表示第一个变量的总体方差。
- `sig2`: 表示第二个变量的总体方差。

现在回到你的问题：为什么jackknife的偏差这么大？

首先，让我们来解释一下什么是jackknife。Jackknife是一种无需模型假设、不需要知道总体分布形态的非参数估计方法。在这个例子中，我们使用了jackknife来估计两个变量的比值的偏差。

在代码中，`R.jack[ii]` 表示在第 ii 个样本之外，用剩下的 n-1 个样本来计算的两个变量的比值。我们可以使用这些比值来计算jackknife估计量的偏差和均方误差。

具体来说，`jack.bias` 计算了jackknife估计量的偏差，它等于 (n-1) 倍的jackknife估计量的平均值减去真实值的偏差。`jack.mse` 计算了jackknife估计量的均方误差。

那么，为什么jackknife的偏差这么大呢？这可能是由于样本的大小和变量的差异导致的。当样本较小时，jackknife估计量可能会受到样本中某些特殊值的影响，导致偏差较大。此外，如果两个变量的差异非常大，那么jackknife估计量的偏差也可能较大。

因此，在使用jackknife估计量时，我们需要注意样本的大小和变量之间的差异，以避免偏差较大的情况。

for (var ii:uint=0; ii<arr.length; ii++) { arr = arr.concat(searchAroundNear(bubbleArray,getRow(arr[ii]),getCol(arr[ii]))); for (var iii:int = arr.length-1; iii>-1; iii--) { if (!(arr[iii] is qiu)) { arr.splice(iii,1); } } for(var g:int=0,temp:Array=[];g<arr.length;g++){; if (temp.indexOf(arr[g])==-1) { temp.push(arr[g]); } } arr=temp; } dropLenArr.push(arr.length); if (dropLenArr[dropLenArr.length-1] == dropLenArr[dropLenArr.length-2]) { return arr; } else { search(arr); return arr; } } return arrayD; } }

这段代码是一个递归函数，用于在泡泡消除游戏中找到与指定泡泡相邻的所有相同颜色的泡泡。具体来说，该函数的输入参数为一个数组arr，表示要查找的泡泡集合；输出结果为一个数组，表示与输入数组中的泡泡相邻的所有相同颜色的泡泡。函数的主要实现流程如下：

1. 遍历数组arr中的所有泡泡，使用searchAroundNear()函数查找与每个泡泡相邻的所有相同颜色的泡泡，并将结果添加到一个新数组中。
2. 删除新数组中不是泡泡对象的元素。
3. 将新数组中重复的泡泡对象去重。
4. 将新数组作为输入参数递归调用search()函数，直到找到所有与输入数组中的泡泡相邻的所有相同颜色的泡泡。
5. 如果最新一次查找到的相邻泡泡的数量与前一次查找到的相邻泡泡的数量相同，则说明已经找到了所有相邻的泡泡，返回最终结果；否则，继续查找相邻泡泡。

需要注意的是，该函数会将每次查找到的相邻泡泡的数量记录到一个数组dropLenArr中，以便判断是否已经找到了所有相邻的泡泡。此外，该函数使用了一些辅助函数，如getRow()、getCol()和searchAroundNear()，这些函数的具体实现不在本段代码中。