rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 mu <- 0 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) sig1 <- 1 sig2 <- 2 alpha <- 0.05 for (i in 1:k){ x <- rnorm(n,mu,sig1) #生成x服从正态分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rnorm(m,mu,sig2) #生成y服从正态分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hvar1 <- var(hmus1) hvar2 <- var(hmus2) q1<- qf(alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE) q2<- qf(1-alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE)R语言求两正态总体方差相等的拒绝域代码
时间: 2024-02-12 10:07:36 浏览: 21
根据F分布的定义,两个服从正态分布的总体方差相等的假设下,可以构造F统计量:
$$ F = \frac{S_1^2}{S_2^2} $$
其中,$S_1^2$和$S_2^2$分别是来自两个总体的样本方差。在假设成立的情况下,统计量F服从自由度为$(n-1)$和$(m-1)$的F分布。
根据这个统计量,我们可以构造拒绝域,如果$F \leqslant F_{\alpha/2}(n-1,m-1)$或$F \geqslant F_{1-\alpha/2}(n-1,m-1)$,则拒绝原假设。
在R语言中,求解拒绝域的代码如下:
```
q1 <- qf(alpha/2, n-1, m-1, lower.tail=FALSE)
q2 <- qf(1-alpha/2, n-1, m-1, lower.tail=FALSE)
```
其中,`qf()`函数是F分布的分位点函数,第一个参数是分位点的概率,第二个和第三个参数分别是分布的自由度,`lower.tail=FALSE`表示计算右侧分位点。
因此,在求得样本统计量$S_1^2$和$S_2^2$后,可以计算统计量F,并根据拒绝域判断是否拒绝原假设。
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R语言写出两正态总体方差检验拒绝域代码rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 mu <- 0 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) sig1 <- 1 sig2 <- 2 alpha <- 0.5 for (i in 1:k){ x <- rnorm(n,mu,sig1) #生成x服从正态分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rnorm(m,mu,sig2) #生成y服从正态分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hvar1 <- var(hmus1) hvar2 <- var(hmus2) test.res <- (abs(hvar1/hvar2)>=qf(1-alpha/2,n-1,m-1,lower.tail = FALSE)) hp <- mean(test.res)报错
代码中存在一个错误,qf函数需要接收三个参数,分别是F分布的分子自由度,分母自由度和概率值。在这里,应该将n-1和m-1作为F分布的分子和分母自由度,将1-alpha/2作为概率值。修改后的代码如下:
```
rm(list=ls())
n <- 100
m <- 100
k <- 1000
mu <- 0
hmus1 <- numeric(k)
hmus2 <- numeric(k)
sig1 <- 1
sig2 <- 2
alpha <- 0.5
for (i in 1:k){
x <- rnorm(n,mu,sig1) #生成x服从正态分布随机数
hmus1[i]<- mean(x)
}
for (i in 1:k){
y <- rnorm(m,mu,sig2) #生成y服从正态分布随机数
hmus2[i]<- mean(y)
}
hvar1 <- var(hmus1)
hvar2 <- var(hmus2)
test.res <- (abs(hvar1/hvar2)>=qf(1-alpha/2,n-1,m-1))
hp <- mean(test.res)
```
这段代码生成了两个样本,分别是服从正态分布的样本x和y,然后分别计算了k个样本的均值,最后计算了两个样本均值的方差,并使用F检验检验两个总体方差是否相等,拒绝域为F分布的右侧尾部。
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报错
这段代码的问题是在计算置信区间的时候,使用了错误的方差计算公式。应该修改为:
```
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)
sx2 <- sum((hmus1-hmu1)^2)/(k-1)
sy2 <- sum((hmus2-hmu2)^2)/(k-1)
sw <- sqrt(((n-1)*sx2+(m-1)*sy2)/(n+m-2)) # 修改为sw
hup <- (hmus1-hmus2)+qt(1-alpha/2, df=n+m-2)*sqrt(1/n+1/m)*sw
hlo <- (hmus1-hmus2)-qt(1-alpha/2, df=n+m-2)*sqrt(1/n+1/m)*sw
hprob <- mean((hlo<=p1-p2) & (p1-p2<=hup))
hprob
```
这样就可以正常运行并得到置信区间覆盖概率了。