0

这是我试图解决的问题。创建一个包含 10,000 对 (X,Y) 的样本。使用上述事实，从您的数据样本中估计 E(X)、E(X^2)、E(Y)、E(Y^2) 和 E(XY)。因此，计算一对 (X, Y) 中时间 X 和 Y 之间相关性的估计值。（您应该为此计算编写自己的代码，而不使用任何特殊的 R 函数来查找相关性。）

对 (X,Y) 是使用已创建的函数创建的。我最初回答这个问题的想法是我在下面写的代码。但是我在第一行出现错误，说“找不到对象 X”。我也和我的讲师谈过这个问题，他说“这是正确的想法，只是不是正确的概率生成函数。” 我该如何解决这个问题？

pairs(10000) #This produces 10,000 pairs of (X,Y)

EX = (1/10000)* sum(X)

EX

EXsquared = (1/10000)*sum(X^2)

EXsquared 

EY= (1/10000)*sum(Y)

EYsquared = (1/10000)*sum(Y^2)

EYsquared

VarX = EXsquared - (EX)^2
VarY = EYsquared - (EY)^2

covXY = EXY - EX*EY #Now need to calculate EXY

EXY= (1/10000)*sum*(XY)

CovXY

Corr = CovXY / (VarX*VarY)^0.5

Corr

谢谢你。

这是函数对：

pairs = function(nreps)

{X = S1 = 30 + rexp(nreps, rate = 1 / 15)
  F1 = runif(nreps, 0, 60)
  S2 = 30 + rexp(nreps, rate = 1 / 15)
  Y = S2 + max(X - F1, 0)
  cbind(X, Y)
}

这里 X 和 Y 包含在函数中。

4

0 回答 0