自助法即从初始样本重复随机替换抽样，生成一个或一系列待检验统计量的经验分布。无需假设一个特定的理论分布，便可生成统计量的置信区间，并能检验统计假设。当样本不符合正态分布时，自助法很容易显现出自身的优势工具/原料more一台电脑R语言软件方法/步骤1/6分步阅读

两组杀虫剂分别处理蚜虫，5小时后记录它们的死亡数，如图所示，问两组死亡数是否有差异？

由于没有假设样本是正态分布的，采用自助法进行计算

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1. 输入数据

##输入两组数据

x1-c(35,37,43,41,37,32,45,36,44,31,38,31)

x2-c(32,33,36,35,36,31,34,32,39,38,39,34,33)

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2. 样本随机有放回的抽样到自助样本，计算差值统计量，重复1000次

##sample(x1,10,replace = TRUE) 为抽取十个样本形成自助样本

##抽取一次形成自助样本，并做差值得到统计量

mean1 = mean(sample(x1,10,replace = TRUE))-mean(sample(x2,10,replace = TRUE))

##通过for循环，得到第2到1000次的差值统计量，不断的传入mean1中

for(i in 2:1000){

a = mean(sample(x1,10,replace = TRUE))-mean(sample(x2,10,replace = TRUE))

mean1 = c(mean1,a)

}

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3. 将结果排序

sort(mean1)

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4. 找出97.5%和2.5%的分位点，即初始位置和最末位置的25个数，它们就限制了95%的置信区间

quantile(mean1,0.975)

quantile(mean1,0.025)

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5. 判断0是否在里面，若在，接受原假设，没有显著性差异；若不在，拒绝原假设，有显著性差异。

结果显示，0在置信区间内，接受原假设，没有显著性差异

注意事项

此经验为计算两组数据之间的差异性是否显著，若计算一组，代码应酌情更改

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