使用for循环中的随机样本

我希望从数据集中抽取1,000个随机样本，大小为50，并且显示每个模拟样本的E（xi^ui）= 0。我的代码在下面，我一直在尝试调试一段时间，但我无法弄清楚什么是错的。使用for循环中的随机样本

该数据集被称为“数据集”，它有两列：'y'和'x'。我想在x上回归y，得到残差，并表明它们与x不相关。

lm.fit <- NA 
resid.lm.fit <- NA 
correlation <- NA 

for (i in 1:1000){ 
    samp1 <- sample(dataset, size=50, replace=T) 
    lm.fit[i] <- lm(y ~ x, data=samp1) 
    resid.lm.fit[i]<-resid(lm.fit[i]) 
    correlation[i] <- cor.test(resid.lm.fit[i],samp1$x) 
}

我得到的错误是：

Error in resid.lm.fit[i] <- resid(lm.fit[i]) : 
    replacement has length zero 
In addition: Warning message: 
In lm.fit[i] <- lm(y ~ x, data = samp1) : 
    number of items to replace is not a multiple of replacement length

来源

2014-10-19 hemingway2014

的问题是，您要保存一堆载体非原子对象。如果您lm.fit，resid.lm.fit和correlation列表，而不是载体，你会好起来的：

set.seed(123) 
dataset <- data.frame(
    x=1:250, 
    y=3*(1:250)+rnorm(250,0,40)) 
## 
lm.fit <- list(NULL) 
resid.lm.fit <- list(NULL) 
correlation <- list(NULL) 
for (i in 1:1000){ 
    samp1 <- dataset[sample(1:nrow(dataset), size=50, replace=T),] 
    lm.fit[[i]] <- lm(y ~ x, data=samp1) 
    resid.lm.fit[[i]] <- resid(lm.fit[[i]]) 
    correlation[[i]] <- cor.test(resid.lm.fit[[i]],samp1$x) 
}

然后你就可以查询个人cor.test S的像这样的结果：

> correlation[[1]] 

    Pearson's product-moment correlation 

data: resid.lm.fit[[i]] and samp1$x 
t = 0, df = 48, p-value = 1 
alternative hypothesis: true correlation is not equal to 0 
95 percent confidence interval: 
-0.2783477 0.2783477 
sample estimates: 
     cor 
2.991262e-17

此外，从样本一个data.frame使用df[ sample(1:nrow(df),...), ]，而不是sample(df,...)。

来源

2014-10-19 20:32:41 nrussell

谢谢，这似乎工作！不过，现在我想知道如何处理关联列表中的1,000个结果。我想表明x和u对于每个模拟样本都没有关联，但是我怎样才能知道没有单独通过1,000个测试中的每一个呢？ – hemingway2014 2014-10-19 22:47:54

你可以用'sapply（相关性，函数（x）{x $ estimate}）来提取相关性估计值' – nrussell 2014-10-19 23:57:05

是的，但我实际上需要提取p值小于0.05的那些。重点是要表明所有p值都大于此值（即，每个模拟样本中的相关性测试未能拒绝相关性大于0的零）。 – hemingway2014 2014-10-20 00:08:09

如果dataset是一个数据帧，那么sample(dataset, size=50, replace=T)将随机挑出50次数据帧的列并进行替换。我假设你正在尝试挑出行。在这种情况下，dataset[sample(1:nrow(dataset), size=50, replace=T),]将解决这个问题。

来源

2014-10-19 20:37:42 Ramanudles

注意到我的答案。 – nrussell 2014-10-19 20:38:53

对不起@nrussell，直到我发布我的内容后才看到你的答案。 – Ramanudles 2014-10-19 20:39:41

使用for循环中的随机样本

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