for(i in 1:k){ dat<- rnorm(n,mu,1) test.res[i] <- (abs(sqrt(n)*mean(dat))>=qnorm(1-alp/2,0,1)) }
时间: 2023-10-11 15:08:16 浏览: 45
这段代码中,使用了一个for循环来重复进行k次假设检验,每次从正态分布 N(mu, 1) 中抽取n个样本,然后进行均值的假设检验。具体地,使用样本均值和标准差,计算均值的Z统计量,然后将其与给定的置信水平 alp 对应的分位数进行比较。如果Z统计量的绝对值大于等于分位数,说明均值不在置信区间内,将对应的检验结果保存到 test.res 向量中。
这段代码中的 for 循环主要是为了模拟抽样过程,重复进行多次假设检验,以便更准确地估计均值的置信区间。需要注意的是,循环变量 i 并没有在循环体中使用,因此可以使用 for 循环的简化写法来代替,如下所示:
```R
test.res <- rep(NA, k) # 创建长度为k的NA向量
for (i in seq_along(test.res)) { # 循环k次,seq_along(test.res)等价于1:k
dat <- rnorm(n, mu, 1) # 从正态分布中抽取n个样本
test.res[i] <- (abs(sqrt(n) * mean(dat)) >= qnorm(1 - alp/2, 0, 1)) # 进行假设检验,将结果保存到test.res中
}
```
需要注意的是,这段代码中的置信区间是基于正态分布的 Z 统计量计算的,因此只适用于样本容量较大(通常大于30)且总体标准差已知的情况。如果总体标准差未知,需要使用样本标准差来估计标准误差,并使用 t 分布来计算置信区间。如果样本容量较小,需要使用更加精确的置信区间计算方法,如Bootstrap置信区间等。
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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 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
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。