两个样本除法的样本均值和置信区间除以零？

如何解决两个样本除法的样本均值和置信区间除以零？

我有两个样本，sample_1 和 sample_2，有两个不同数量的观测值，每个样本大小为 n。这两个假设都是高斯分布的，但是我不确定两个样本之间的独立性。 如何检查两个样本之间的（内）依赖性？

对于 sample_1_i 和 sample_2_i 中的每个观察，i=1,..,n，我有兴趣计算配额

q_i = sample_1_i/sample_2_i,

并构建这些的样本均值，以及相应的置信区间。

然而，sample_2 包含一些零，因此不可能为每个 i 计算 q_i（被零除意味着 q_i 会变成无穷大）。我试图计算sample_1的样本均值和sample_2的样本均值，然后计算它们的配额。我知道这与每个 q_i 的样本平均值不同。 是否可以计算 q_i 的样本均值，在这种情况下，我该怎么做？我正在考虑在计算 q_i 之前对观察进行某种转换，但不确定。如果不可能，我可能会计算配额（sample_1 的样本平均值）/（sample_2 的样本平均值），但是，在这种情况下如何构建置信区间？我假设我无法为每个样本均值计算 CI，然后划分两个置信区间。