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 <- ((hvar1/hvar2)<=-qf(alpha/2,n-1,m-1))&(hvar1/hvar2)>=qf(alpha/2,n-1,m-1) hp <- mean(test.res) hp
时间: 2024-02-12 15:07:24 浏览: 21
根据您提供的代码,我发现问题可能是因为在计算test.res时,使用了qf函数,但是没有导入相应的包,导致无法找到该函数。您可以在代码的开头加入如下语句导入stats包:
```
library(stats)
```
这样就可以使用qf函数了。另外,您还需要检查一下代码中的其他变量和函数是否正确,是否已经定义。如果问题仍然存在,请提供更多的错误信息或者代码上下文,以便我更好地帮助您解决问题。
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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。
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