摘要：R软件的内置程序***()函数可以实现单个、两个正态总体均值的区间估计及假设检验,但是***()不能完成单个正态总体均值区间估计及假设检验σ2已知时的情形,也不能完成两个正态总体均值区间估计及假设检验σ12σ22已知时的情形;另一个内置程序***()可以实现两个正态总体方差的区间估计及假设检验,但不能实现单个正态总体方差区间估计及假设检验,也不能完成两个正态总体方差区间估计及假设检验μ1μ2已知时的情形。文章创造了一个R函数IntervalEstimate_TestOfHypothesis(),它可以实现***()和***()的所有功能及它们不能完成的上述功能,只用一个R函数便能实现单个、两个正态总体均值、方差的所有区间估计及假设检验。

摘要：预期的Ⅱ期试验通常会导致Ⅲ期试验失败.对于随机分为两个治疗组的随机对照的Ⅱ期和Ⅲ期试验,在假设正态分布响应的方差已知的情况下,我们解析性地获得了这三种情况下的估计的和理论的保证(无、加性和乘性偏差调整).在一些较小的假设下,我们证明了对这三种情况下的估计保证分别是Ⅱ期试验的每组患者数和Ⅱ期试验观察到的治疗效果的增加函数;对于情况三,估计的保证是保留因子的增加函数.当Ⅲ期试验的实际处理效果假定为已知常数时,我们证明,这三种情况的理论保证是常数,等于设计功率或1减去Ⅱ型误差.此外,我们还表明,估计的保证总是小于理论的保证.我们还得到了三种情况下启动Ⅲ期研究的概率的解析公式.此外,对于情况三,我们表明启动Ⅲ期研究的概率是保留因子的一个增加函数.根据我们的理论研究,我们发现Ⅲ期的真实处理效果在模拟中没有影响.最后,通过仿真对理论研究进行了说明.

摘要：简单随机抽样是抽样技术中最基本、最成熟、最简单的抽样设计方式。本文利用R软件对简单随机抽样中的总体均值和总体总值的点估计和区间估计问题,样本量的确定问题,以及子总体总值均值的估计问题进行了程序实现。针对简单随机抽样,本文自编了七个非常实用的R函数(程序):compute_Y_bar_srs()、compute_Y_srs()、compute_P_N1_srs()、compute_n0_n_Y_bar_srs()、compute_n0_n_P_srs()、compute_Y_j_srs()及compute_Y_bar_j_srs(),它们将会为需要使用简单随机抽样进行实际问题分析的使用者提供极大的方便。