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

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：

se1 <- sqrt(var(beta1hat))
se2 <- sqrt(var(beta2hat))

2. 计算 t 统计量：

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：

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。