hvar.bias <- hvar-sig^2/n + ##################### + #### Example 2 ##### + ##################### + rm(list=ls()) + 一直是加号怎么办
时间: 2024-01-25 16:02:07 浏览: 38
这段代码中确实存在多个加号,但是这并不代表它们都应该替换成相同的内容。在这段代码中,加号的作用是将不同的语句连接在一起。
其中,`hvar.bias <- hvar-sig^2/n` 表示将变量 `hvar.bias` 赋值为 `hvar-sig^2/n` 的值;而 `rm(list=ls())` 表示清空当前环境中的所有变量。这两个语句之间用加号连接是表示它们是两个独立的语句,需要分别执行。
如果你想将这段代码复制到 R 语言的编辑器中运行,只需要将加号后面的内容替换为你需要的语句即可。如果你不确定需要加入哪些语句,建议先仔细阅读代码并理解每个语句的作用,然后再进行修改。
相关问题
jackknife的偏差为什么这么大R.jack <- numeric(n) for (ii in 1:n){ x_ii<- var(x[-ii]) y_ii<- var(y[-ii]) R.jack[ii]<- x_ii/y_iii } jack.bias <- (n-1)*(mean(R.jack)-(sig1^2)/(sig2^2)) jack.bias jack.mse <- sqrt((n-1)*mean((R.jack-mean(R.jack))^2)) jack.mse
首先,让我们来解释一下代码中的变量:
- `x`: 是一个长度为 `n` 的向量,表示第一个变量的样本值。
- `y`: 是一个长度为 `n` 的向量,表示第二个变量的样本值。
- `n`: 表示样本大小。
- `sig1`: 表示第一个变量的总体方差。
- `sig2`: 表示第二个变量的总体方差。
现在回到你的问题:为什么jackknife的偏差这么大?
首先,让我们来解释一下什么是jackknife。Jackknife是一种无需模型假设、不需要知道总体分布形态的非参数估计方法。在这个例子中,我们使用了jackknife来估计两个变量的比值的偏差。
在代码中,`R.jack[ii]` 表示在第 ii 个样本之外,用剩下的 n-1 个样本来计算的两个变量的比值。我们可以使用这些比值来计算jackknife估计量的偏差和均方误差。
具体来说,`jack.bias` 计算了jackknife估计量的偏差,它等于 (n-1) 倍的jackknife估计量的平均值减去真实值的偏差。`jack.mse` 计算了jackknife估计量的均方误差。
那么,为什么jackknife的偏差这么大呢?这可能是由于样本的大小和变量的差异导致的。当样本较小时,jackknife估计量可能会受到样本中某些特殊值的影响,导致偏差较大。此外,如果两个变量的差异非常大,那么jackknife估计量的偏差也可能较大。
因此,在使用jackknife估计量时,我们需要注意样本的大小和变量之间的差异,以避免偏差较大的情况。
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。
相关推荐
![gz](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083447.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)