R语言99%阈值置信区间是怎么计算的

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R语言代码：

###########genotype#############################genotype<-function(){count<-0if (population_structure=="RIL"){x<-runif(1) if (x<=0.5){count<-1}else{count<-0}}else{for(i in 1:2){x<-runif(1) if (x<=0.5){number<-0.5}else{number<-0}if(number == 0.5){count<- count+0.5}}}return(count)}#######################################################################caluclate of genotype ratio#########################individuals_genotype<-function(number_of_total_individuals){ratio_of_genotype<-c()for(i in 1:number_of_total_individuals){ratio_of_genotype<-c(ratio_of_genotype,genotype())}return(mean(ratio_of_genotype))}#######################################################################SNP_index_caluclation#########################snp_index<-function(read_depth,ratio_of_genotype_in_the_population){x1<-rbinom(1,read_depth,ratio_of_genotype_in_the_population)return(x1/read_depth)}####################################################################################################################################Arg<-commandArgs(TRUE)###########input###############################################population_structure<-"F2"individual_analysis<- c(Arg[1])reprication<-c(Arg[2])filter_value<-c(Arg[3])depth_analysis<-c(1:300)###########input###############################################for (key_individual in individual_analysis){   individual_number<-key_individual        depth_data<-c()    p_h_data_95<-c()    p_h_data_99<-c()    for (key_depth in depth_analysis){            depth_data<-c(depth_data,key_depth)            depth<-key_depth        sum_snp_index<-c()            for(i in 1:reprication){            ##########gene_frequency######################ratio_of_genotype_in_the_population<-individuals_genotype(key_individual)a_snp_index<-snp_index(key_depth,ratio_of_genotype_in_the_population)if(a_snp_index >= filter_value){sum_snp_index<-c(sum_snp_index,a_snp_index)}##########gene_frequency######################        }        order_sum_snp_index<-sort(sum_snp_index)        length_sum_snp_index<-length(sum_snp_index)        ##########snp_index_probabirity_0.05######################       snp_cutoff_up_0.95<-order_sum_snp_index[ceiling(0.95*length_sum_snp_index)]        p_h_data_95<-c(p_h_data_95,snp_cutoff_up_0.95)           ##########snp_index_probabirity_0.05######################                ##########snp_index_probabirity_0.01######################                 if (ceiling(0.99*length_sum_snp_index)
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