R语言生成100个置信区间 for(i in 1:k){ x1<- rnorm(n,0,0.5) x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) eb <- rnorm(n,0,1) y <- 2*x1+3*x2 beta1hat[i] <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat[i]<- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y }报错
时间: 2024-02-13 17:07:09 浏览: 22
这段代码中并没有生成置信区间的部分,你需要使用之前计算的 beta1hat 和 beta2hat 来计算置信区间。具体操作如下:
1. 计算标准误差:
```R
se1 <- sqrt(var(beta1hat))
se2 <- sqrt(var(beta2hat))
```
2. 计算 t 统计量:
```R
t1 <- qt(1-alpha/2, df = k-1)
t2 <- qt(1-alpha/2, df = k-1)
```
其中 alpha 是置信水平,通常取 0.05 或 0.01。
3. 计算置信区间:
```R
ci1 <- c(beta1hat - t1*se1/sqrt(k-1), beta1hat + t1*se1/sqrt(k-1))
ci2 <- c(beta2hat - t2*se2/sqrt(k-1), beta2hat + t2*se2/sqrt(k-1))
```
最后得到的 ci1 和 ci2 就是 beta1 和 beta2 的置信区间。需要注意的是,这里假设 beta1 和 beta2 的分布近似为 t 分布,因此使用了 t 统计量。如果你的样本量比较大,也可以使用正态分布来计算置信区间。
相关问题
for(i in 1:k){ x1 <- rnorm(n,0,0.5) x2 <- rbinom(n,1,prob=0.5) eb <- rnorm(n,0,1) hy <- X1%%beta1hat +X2%%beta2hat+eb beta1hat[i] <- solve(t(x1)%%x1)%%t(x1)%%hy beta2hat[i] <- solve(t(x2)%%x2)%%t(x2)%%hy }报错
这段代码中,出现了两个错误。第一个错误是在计算hy时,使用了X1和X2这两个变量,但是这两个变量在代码中并没有定义。我猜测,你可能想使用x1和x2来表示自变量,那么在计算hy时也应该使用小写的x1和x2。第二个错误是在计算beta1hat和beta2hat时,使用了%%符号来表示矩阵的乘法,这个符号是错误的。正确的符号应该是%*%。修改后的代码如下:
```
for(i in 1:k){
x1 <- rnorm(n,0,0.5)
x2 <- rbinom(n,1,prob=0.5)
eb <- rnorm(n,0,1)
hy <- x1 %*% beta1hat[i,] + x2 %*% beta2hat[i,] + eb
beta1hat[i,] <- solve(t(x1) %*% x1) %*% t(x1) %*% hy
beta2hat[i,] <- solve(t(x2) %*% x2) %*% t(x2) %*% hy
}
```
注意,这里我修改了beta1hat和beta2hat的定义,将它们改成了矩阵的形式,这样可以保存每次模拟的结果。
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。