R语言找到一组数据置信区间的上端点和下端点

在R语言中，计算数据集的置信区间通常使用`quantile()`函数结合`boot()`包来进行非参数bootstrap方法，或者直接使用内置的`confint()`函数。下面分别解释这两种情况：

1. **使用`quantile()`函数进行Bootstrap：**

   # 假设你有一个向量data
   data <- c(...)  # 替换为你的实际数据
   # 设置置信水平 (0.95一般表示95%置信区间)
   ci_level <- 0.95
   # 使用Bootstrap计算置信区间
   boot_samples <- replicate(n = 1000, sample = data, replace = TRUE)  # 可视化n次采样
   upper_bound <- quantile(boot_samples, ci_level * 1 / 2, type = 7)  # 第7种类型是上限
   lower_bound <- quantile(boot_samples, 1 - ci_level * 1 / 2, type = 7)  # 下限

   # 结果存储在一个元组或列表中，如c(lower_bound, upper_bound)
   ci <- c(lower_bound, upper_bound)

2. **使用内置`confint()`函数：**
如果你的数据是在某种统计模型中（比如线性回归、t分布等），可以直接调用`confint()`函数：

   model <- lm(formula = ..., data = ...)  # 替换为你的模型和数据
   conf_int <- confint(model)  # 默认会返回95%的置信区间
   interval_data <- list(upper = conf_int[, 2], lower = conf_int[, 1])

记得替换上述代码中的`...`为你实际的数据或模型。