使用R语言计算置信区间

最新推荐文章于 2024-07-11 02:08:11 发布

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本文介绍了如何在R语言中计算置信区间，包括正态分布总体的均值置信区间、二项分布总体的比例置信区间以及非参数方法如基于分布的重采样。通过具体的代码示例，帮助读者理解并应用这些方法。

使用R语言计算置信区间

置信区间是统计学中常用的概念，用于估计总体参数的范围。在R语言中，有多种方法可以计算置信区间，具体选择哪种方法取决于数据类型和分布的假设。

下面将介绍几种常见的计算置信区间的方法，并提供相应的R代码示例。

正态分布总体的均值置信区间

假设我们有一个服从正态分布的样本，想要估计总体均值的置信区间。可以使用t分布或Z分布来计算。

# 生成一个服从正态分布的样本数据
set.seed(123)
data <- rnorm(100, mean = 10, sd = 2)

# 计算置信区间（使用t分布）
confidence_interval <- t.test(data)$conf.int
confidence_interval

上述代码中，首先生成了一个服从均值为10，标准差为2的正态分布的样本数据。然后使用t.test()函数计算样本均值的置信区间，并将结果存储在confidence_interval变量中。

二项分布总体的比例置信区间

当我们想要估计二项分布总体的比例时，可以使用正态分布的近似方法。

# 生成一个服从二项分布的样本数据
set.seed(123)
data <- rbinom(100, size = 1, prob = 0.6)

# 计算置信区间（使用正态分布的近似方法）
n <- length(data)
p_hat <- mea

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