·  n <- 1000 #样本数据集数量

·  B <- 1000 # boot.samples

·  alpha <- 0.05 #置信概率

·  df <- 6

·  true.mu <- 0 # 真是均值

·  true.sd <- 1 # 真实标准差

·  # 模拟数据生成

·  x <- rnorm(n,mean = true.mu, sd= true.sd)

·  sample.mean.x <- mean(x) #样本均值

·  sample.sd.x <- sd(x) #样本标准差

·  sample.se.x <-sample.sd.x/sqrt(n) #样本标准误

·  sample.conf.x <- sample.mean.x+ c(-1,1)*qnorm(alpha/2,lower.tail=F)*sample.se.x #样本95%置信区间

·  # 为自助法预留缓存向量

·  boot.x <-vector(mode="numeric",length=B)

·  boot.mean <-vector(mode="numeric",length=B)

·  boot.sd <-vector(mode="numeric",length=B)

·  boot.t <-vector(mode="numeric",length=B)

·  for(i in 1:B)

·  {

·    boot.x <- sample(x,size=n, replace=T)

·    boot.mean <-mean(boot.x)

·    boot.sd <-sd(boot.x)

·    boot.t <-(sample.mean.x-boot.mean)/(boot.sd/sqrt(n))

·  }