在 R 中应用函数或循环：不是数字，返回 NA

Question

我正在使用 R 中的重采样程序（就像 bootstrap）。我有一个包含 response/explanatory 个变量的矩阵，我想制作该矩阵的 999 个样本来计算我正在计算的每个统计数据的均值、标准差和置信区间。所以，我写了一个函数来计算 return 一个列表：

mydata <- data.frame(a=rnorm(20, 1, 1), b = rnorm(20,1,1))

myfun <- function(data, n){
  sample <- data[sample(n, replace = T),]
  model1 <- lm(sample[,1]~sample[,2])
  return(list(model1[[1]][[1]], model1[[1]][[2]]))
}

result <- as.numeric()
result <- replicate(99, myfun(mydata, 10))

然后，我有一个矩阵作为我的输出，其中行是统计数据，列是采样（nrow = 2 和 ncol = 99）。我需要每一行的均值和标准差，但是当我尝试使用应用函数甚至循环时，会显示以下消息：

In mean.default(newX[, i], ...) :
argument is not numeric or logical: returning NA

此外：

is.numeric(result)
[1] FALSE

我觉得很奇怪，因为我用类似的程序从来没有遇到过这样的问题。

有什么想法吗？

Answer 1

原因是 'result' 是具有维度属性的 198 个元素的 list。我们需要 unlist 'result' 并提供维度属性

result1 <- `dim<-`(unlist(result), dim(result))

然后使用 apply

Answer 2

使用以下内容：

myfun <- function(dat, n){
  dat1 <- dat[sample(n, replace = T),]
  model1 <- lm(dat1[,1] ~ dat1[,2])
  return(coef(model1))
  }

replicate(99, myfun(mydata, 10))

Answer 3

只需在 myfun() 函数中将 list() 替换为 c()

mydata <- data.frame(a=rnorm(20, 1, 1), b = rnorm(20,1,1))

myfun <- function(data, n){
  sample <- data[sample(n, replace = T),]
  model1 <- lm(sample[,1]~sample[,2])
  return(c(model1[[1]][[1]], model1[[1]][[2]]))
}

result <- as.numeric()
result <- replicate(99, myfun(mydata, 10))

apply(result, FUN=mean, 1)
apply(result, FUN=sd, 1)

Answer 4

这对我有用：

mydata <- data.frame(a=rnorm(20, 1, 1), b = rnorm(20,1,1))

myfun <- function(data, n){
  sample <- data[sample(n, replace = T),]
  model1 <- lm(sample[,1]~sample[,2])
  return(data.frame(v1 = model1[[1]][[1]], v2 = model1[[1]][[2]]))
}

result <- do.call("rbind",(replicate(99, myfun(mydata, 10), simplify = FALSE)))

在 R 中应用函数或循环：不是数字，返回 NA

Apply function or Loop in R: Not numerical, returning NA

r

resampling