看代码吧~
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 | #求单正态均值mu的置信区间 #参数依次为置信水平alpha,正态样本x,已知总体方差(默认为未知) mu & lt ;- function (alpha,x,sigma=NA){ n & lt ;- length(x) meanx & lt ;- mean(x) if (is.na(sigma)){ t1 & lt ;- qt(1-alpha/2,n-1) t2 & lt ;- qt(1-alpha,n-1) mu11 & lt ;- meanx - t1*sqrt( sum ((x-meanx)^2)/(n-1))/sqrt(n) mu12 & lt ;- meanx + t1*sqrt( sum ((x-meanx)^2)/(n-1))/sqrt(n) mu21 & lt ;- meanx + t2*sqrt( sum ((x-meanx)^2)/(n-1))/sqrt(n) mu22 & lt ;- meanx - t2*sqrt( sum ((x-meanx)^2)/(n-1))/sqrt(n) } else { u1 & lt ;- qnorm(1-alpha/2,0,1) u2 & lt ;- qnorm(1-alpha,0,1) mu11 & lt ;- meanx - u1*sigma/sqrt(n) mu12 & lt ;- meanx + u1*sigma/sqrt(n) mu21 & lt ;- meanx + u2*sigma/sqrt(n) mu22 & lt ;- meanx - u2*sigma/sqrt(n) } string1 & lt ;- paste ('以1-',alpha,'为置信水平的mu双侧置信区间为:[',mu11,', ',mu12,']。',sep='') string2 & lt ;- paste ('以1-',alpha,'为置信水平的mu单侧置信区间上限为:',mu21,'。',sep='') string3 & lt ;- paste ('以1-',alpha,'为置信水平的mu单侧置信区间下限为:',mu22,'。',sep='') string & lt ;- data.frame(Confidence_Interval=c(string1,string2,string3)) return (string) } #求单正态方差sigma的置信区间 #参数依次为置信水平alpha,正态样本x,已知总体均值(默认为未知) sigma & lt ;- function (alpha,x,mu=NA){ n & lt ;- length(x) if (is.na(mu)){ meanx & lt ;- mean(x) chisq11 & lt ;- qchisq(1-alpha/2,n-1) chisq12 & lt ;- qchisq(alpha/2,n-1) chisq21 & lt ;- qchisq(alpha,n-1) chisq22 & lt ;- qchisq(1-alpha,n-1) sigma11 & lt ;- sqrt( sum ((x-meanx)^2)/chisq11) sigma12 & lt ;- sqrt( sum ((x-meanx)^2)/chisq12) sigma21 & lt ;- sqrt( sum ((x-meanx)^2)/chisq21) sigma22 & lt ;- sqrt( sum ((x-meanx)^2)/chisq22) } else { chisq11 & lt ;- qchisq(1-alpha/2,n) chisq12 & lt ;- qchisq(alpha/2,n) chisq21 & lt ;- qchisq(alpha,n) chisq22 & lt ;- qchisq(1-alpha,n) sigma11 & lt ;- sqrt( sum ((x-mu)^2)/chisq11) sigma12 & lt ;- sqrt( sum ((x-mu)^2)/chisq12) sigma21 & lt ;- sqrt( sum ((x-mu)^2)/chisq21) sigma22 & lt ;- sqrt( sum ((x-mu)^2)/chisq22) } string1 & lt ;- paste ('以1-',alpha,'为置信水平的sigma双侧置信区间为:[',sigma11,', ',sigma12,']。',sep='') string2 & lt ;- paste ('以1-',alpha,'为置信水平的sigma单侧置信区间上限为:',sigma21,'。',sep='') string3 & lt ;- paste ('以1-',alpha,'为置信水平的sigma单侧置信区间下限为:',sigma22,'。',sep='') string & lt ;- data.frame(Confidence_Interval=c(string1,string2,string3)) return (string) } #求两个正态均值差(mux-muy)的置信区间 #参数依次为置信水平alpha,正态样本x,正态样本y, #已知x总体方差sigmax(默认为未知),已知y总体方差sigmay(默认为未知) mux_muy & lt ;- function (alpha,x,y,sigmax=NA,sigmay=NA){ if (is.na(sigmax)|is.na(sigmay)){ meanx & lt ;- mean(x) meany & lt ;- mean(y) m & lt ;- length(x) n & lt ;- length(y) sx & lt ;- sqrt( sum ((x-meanx)^2)/(m-1)) sy & lt ;- sqrt( sum ((y-meany)^2)/(n-1)) sw & lt ;- sqrt((m-1)*sx^2/(m+n-2)+(n-1)*sy^2/(m+n-2)) mu11 & lt ;- (meanx-meany)+qt(1-alpha/2,m+n-2)*sw*sqrt(1/m+1/n) mu11 & lt ;- (meanx-meany)-qt(1-alpha/2,m+n-2)*sw*sqrt(1/m+1/n) } else { meanx & lt ;- mean(x) meany & lt ;- mean(y) m & lt ;- length(x) n & lt ;- length(y) sx & lt ;- sqrt( sum ((x-mux)^2)/m) sy & lt ;- sqrt( sum ((y-muy)^2)/n) mu11 & lt ;- (meanx-meany)+qt(1-alpha/2,m+n)*sw*sqrt(1/m+1/n) mu11 & lt ;- (meanx-meany)-qt(1-alpha/2,m+n)*sw*sqrt(1/m+1/n) } string1 & lt ;- paste ('以1-',alpha,'为置信水平的mux-muy双侧置信区间为:[',mu11,', ',mu12,']。',sep='') return (string1) } #求两个正态标准差比sigmax/sigmay的置信区间 #参数依次为置信水平alpha,正态样本x,正态样本y, #已知x总体均值mux(默认为未知),已知y总体均值muy(默认为未知) sigmax_sigmay & lt ;- function (alpha,x,y,mux=NA,muy=NA){ alpha & lt ;- alpha mux & lt ;- mux muy & lt ;- muy if (is.na(mux)|is.na(muy)){ meanx & lt ;- mean(x) m & lt ;- length(x) meany & lt ;- mean(y) n & lt ;- length(y) F1 & lt ;- qf(1-alpha/2,m-1,n-1) F2 & lt ;- qf(alpha/2,m-1,n-1) sigma11 & lt ;- 1/F1* sum ((x-meanx)^2)*(n-1)/ sum ((y-meany)^2)/(m-1) sigma12 & lt ;- 1/F2* sum ((x-meanx)^2)*(n-1)/ sum ((y-meany)^2)/(m-1) } else { m & lt ;- length(x) n & lt ;- length(y) F1 & lt ;- qf(1-alpha/2,m,n) F2 & lt ;- qf(alpha/2,m,n) sigma11 & lt ;- 1/F1* sum ((x-mux)^2)*n/ sum ((y-muy)^2)/m sigma12 & lt ;- 1/F2* sum ((x-mux)^2)*n/ sum ((y-muy)^2)/m } string1 & lt ;- paste ('以1-',alpha,'为置信水平的sigmax-sigmay双侧置信区间为:[',sigma11,', ',sigma12,']。',sep='') return (string1) } |
选修课作业,自己写函数求单正态样本均值、方差置信区间,两个正态样本均值差、方差比的置信区间。
求解时正态方差和均值默认为未知,函数具体样子可以参考题图。
本来是想输出一段话,但是我不知道怎么换行,所以将就着看吧。
补充:R语言【估计单侧置信区间】
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持自学编程网。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
- 本文固定链接: https://zxbcw.cn/post/210067/
- 转载请注明:必须在正文中标注并保留原文链接
- QQ群: PHP高手阵营官方总群(344148542)
- QQ群: Yii2.0开发(304864863)