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。

相关问题

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()) 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) } library(bootstrap) B <- 2000 #number of replicates R.boot <- numeric(B) #storage for replicates for (b in 1:B) { #randomly select the indices idx <- sample(1:n, size = n, replace = TRUE) idy <- sample(1:m, size = m, replace = TRUE) } sighat1 <- var(idy) sighat2 <- var(idx) sig <- sighat1/sighat2 mse <- sig-(sig1/sig2)

这段代码是用 R 语言编写的，它的作用是进行 bootstrap 模拟，通过计算样本方差来估计两个总体的方差比。具体来说，它生成了两个正态分布的样本，然后进行了 B 次 bootstrap 模拟，每次从样本中有放回地随机抽取相同大小的样本，计算抽样样本的方差比，存储在 R.boot 中。最后，计算了样本方差的比值 sig1/sig2，以及通过 bootstrap 模拟得到的该比值的估计值 sig，然后计算了均方误差 mse，用于评估估计值 sig 的准确度。