方差的统计推断R语言代码

2.1节

在R中没有直接求s2置信区间的函数，可编写函数chisq.var.test( ) 参考资料来源：《R语言与统计分析》，汤银才，高等教育出版社，2008.

在2.1节关于“IPO股票折价率的变动情况”案例中，R实现的代码如下： chisq.var.test <- function (x,var,alpha,alternative=\"two.sided\"){ options(digits=4) result<-list( ) n<-length(x) v<-var(x) result$var<-v chi2<-(n-1)*v/var result$chi2<-chi2 p<-pchisq(chi2,n-1)

if(alternative == \"less\"|alternative==\"greater\"){ result$p.value<-p

} else if (alternative==\"two.sided\") { if(p>.5) p<-1-p p<-2*p

result$p.value<-p

} else return(\"your input is wrong\") result$conf.int<-c(

(n-1)*v/qchisq(alpha/2, df=n-1, lower.tail=F), (n-1)*v/qchisq(alpha/2, df=n-1, lower.tail=T))

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result }

x<-c(-11.0,30.9,3.7,84.3,59.4,51.7,80.8,100.3,80.0,108.1) chisq.var.test(x,var(x),0.05)

程序结果截图如下：

2.3节

R中函数var.test（）提供作方差比的检验和相应的区间估计，其调用格式为：

var.test(x, y ,ratio=1,alternative = c(\"two.sided\

x，y为样本数据；ratio是方差比的原假设，缺省值为1；参数 alternative = c(\"two.sided\ 表明选择是单侧还是双侧的； conf.level为置信水平。

在2.3节关于“对两个证券交易所IPO股票折价率方差的假设检验”案例中，R实现的代码如下：

x<-c(-11.0,30.9,3.7,84.3,59.4,51.7,80.8,100.3,80.0,108.1) y<-c(62.2,7.3,24.3,90.3,35.7,77.1,62.0,-1.6,45.5,32.4) var.test(x,y,alternative = (\"greater\"), conf.level = 0.95)

程序结果截图如下：

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