将线性模型系数提取到循环内的向量中答案

【问题标题】：extracting linear model coefficients into a vector within a loop将线性模型系数提取到循环内的向量中
【发布时间】：2014-10-23 15:09:10
【问题描述】：

我正在尝试使用 R 中的循环创建 200 个线性模型系数的样本。最终，我想要一个包含这些系数的向量。

for (i in 1:200) {        
  smpl_5 <- population[sample(1:1000, 5), ]
  model_5 <- summary(lm(y~x, data=smpl_5))         
}

我可以很容易地提取系数，但是我无法将它们输出到循环内的向量中。有什么建议吗？

【问题讨论】：

提取系数见帮助文件?coef。假设您要从每个模型存储多个系数，您需要将它们存储在 list（推荐）或多个向量（每个系数一个）中。您还需要在进入循环之前将对象初始化为正确的长度（例如coefList <- list(NULL); length(coefList) <- 200）。
@nrussell - 由于所有模型都具有相同的结构（即，x 的截距和系数是估计的），系数矩阵将具有相同的维度，因此数组也是合适的。
@jbaums 同意，我只是抛出了我想到的前几个建议，这些建议几乎不需要修改 OP 的代码。

标签： r loops lm

【解决方案1】：

如果您愿意，可以使用replicate。在您的情况下，由于所有模型的系数数量相同，因此它将返回一个数组，如下例所示：

d <- data.frame(x=runif(1000))
d$y <- d$x * 0.123 + rnorm(1000, 0, 0.01)
coefs <- replicate(3, {
  xy <- d[sample(nrow(d), 100), ]
  coef(summary(lm(y~x, data=xy)))
})

coefs

# , , 1
# 
#                Estimate  Std. Error    t value     Pr(>|t|)
# (Intercept) 0.001361961 0.002091297  0.6512516 5.164083e-01
# x           0.121142447 0.003624717 33.4212114 2.235307e-55
# 
# , , 2
# 
#                Estimate  Std. Error  t value     Pr(>|t|)
# (Intercept) 0.003213314 0.001967050  1.63357 1.055579e-01
# x           0.118026828 0.003332906 35.41259 1.182027e-57
# 
# , , 3
# 
#                Estimate  Std. Error   t value     Pr(>|t|)
# (Intercept) 0.003366678 0.001990226  1.691606 9.389883e-02
# x           0.119408470 0.003370190 35.430783 1.128070e-57

使用普通数组索引访问特定元素，例如：

coefs[, , 1] # return the coefs for the first model

#                Estimate  Std. Error    t value     Pr(>|t|)
# (Intercept) 0.001361961 0.002091297  0.6512516 5.164083e-01
# x           0.121142447 0.003624717 33.4212114 2.235307e-55

因此，对于您的问题，您可以使用：

replicate(200, { 
  smpl_5 <- population[sample(1:1000, 5), ]
  coef(summary(lm(y~x, data=smpl_5))) 
})

【讨论】：