私は一度計算信頼区間については、以下のR関数を読ん信頼区間

Question

を計算するためのRの実装上の問題

# set number of simulated data sets and sample size 
# mu is the mean for the normal 
    S <- 1000 
    n <- 15 
    mu <- 1 

カバレッジが計算されます。ここで、sampmean.sesは標本平均の標準誤差を示します。私は主にこれの背後にある論理を推測することができます。私が混乱させるのは、Rがこれを具体的に実装する方法です。具体的には、outsampmean-t05*sampmean.ses <= muは何をしようとしていますか？ sumのように見えるのは、これらの2つの条件を満たすすべての離散点を数えることです。

t05 <- qt(0.975,n-1) 
    coverage <- sum((outsampmean-t05*sampmean.ses <= mu) & 
     (outsampmean+t05*sampmean.ses >= mu))/S 

Answer 1

S  <- 1000 
n  <- 15 
mu  <- 1  
sigma <- 50  
set.seed(1) 
matdat  <- matrix(rnorm(S*n, mean = mu, sd = sigma), nrow=S) 
outsampmean <- rowSums(matdat)/n 
sampmean.ses <- sqrt(rowSums((matdat-outsampmean)^2)/(n*(n-1))) 
t05   <- qt(0.975,n-1) 
coverage  <- sum((outsampmean-t05*sampmean.ses <= mu) & 
        (outsampmean+t05*sampmean.ses >= mu))/S 

信頼区間の下限が結果サンプルから計算するかどうかに応じ

> coverage 
[1] 0.946 

outsampmean-t05*sampmean.ses <= mu TRUEまたはFALSE（有効合計で1または0）を生成を生成します平均および標本平均標準誤差は集団平均よりも低いか、または高い。