如何编写支持自定义1-α值计算置信区间的R函数

现有代码的核心问题是F分布分位点、返回结果标签两处均硬编码为95%置信水平对应的固定值，只需要替换这两处为动态读取level参数的逻辑即可，修改点如下：

• 计算对应置信水平的双侧分位点概率：首先通过alpha <- 1 - level得到显著性水平，双侧检验的上下分位点分别为1 - alpha/2和alpha/2，替换原代码中写死的c(.975,.025)
• 动态生成返回结果的标签，替换原固定写死的"95% CI"

修改后的完整代码如下：

blah <- function(x1, x2, level = 0.95){
  n1 <- length(x1)
  n2 <- length(x2)
  s1 <- sd(x1)
  s2 <- sd(x2)
  # 动态计算F分布分位点
  alpha <- 1 - level
  q_f <- qf(c(1 - alpha/2, alpha/2), df1 = n1 - 1, df2 = n2 - 1)
  CI <- (s1^2 / s2^2) / q_f
  # 动态生成置信区间标签
  ci_label <- paste0(level * 100, "% CI")
  return(setNames(list(CI), ci_label))
}

使用示例：

# 生成测试数据，x1理论方差4，x2理论方差2.25，理论方差比为1.778
set.seed(123)
x1 <- rnorm(20, sd = 2)
x2 <- rnorm(30, sd = 1.5)
# 计算90%置信水平的方差比置信区间
blah(x1, x2, level = 0.9)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lol