In [1]:

    

cp <- 0.95
alpha <- 1-cp


    

In [2]:

    

data <- read.table("rp100m.txt", header=TRUE)
data


    

    
Out[2]:





x
y

	
1
57
13.2
	
2
61
13.3
	
3
59
13.3
	
4
55
12.7
	
5
61
13.4
	
6
63
13.9
	
7
56
12.8
	
8
58
13
	
9
59
13.4
	
10
69
14.5

In [3]:

    

n <- nrow(data)
n


    

    
Out[3]:




10

In [4]:

    

xm <- mean(data$x)
ym <- mean(data$y)

R <- sum((data$x - xm) * (data$y - ym)) / sqrt(sum((data$x - xm)^2) * sum((data$y - ym)^2))
R


    

    
Out[4]:




0.967310496385169

In [5]:

    

Z <- atanh(R)
Z


    

    
Out[5]:




2.04868431134609

In [6]:

    

z_a <- qnorm(1-alpha/2)
dev <- z_a/sqrt(n-3)
c(tanh(Z - dev), tanh(Z + dev))


    

    
Out[6]:





	
0.863739928694002
	
0.992475450378996

In [7]:

    

alpha <- 0.05
r0 <- 0.8


    

In [8]:

    

V <- sqrt(n-3) * (Z - atanh(r0))
V


    

    
Out[8]:




2.51365429960605

In [9]:

    

qnorm(1-alpha)


    

    
Out[9]:




1.64485362695147