从 R 中的 for 循环赋值

Question

我有一个包含 "i" 列的数据框，我想对每一列进行运行 "j" 回归，而不是从另一个函数中提取的组件（cluster_simple ), 返回一个向量使得:

print(RSquared_1)
[1] "rsquared value 1" "rsquared value 2" "etc,"

为此，我有两个循环：

for (i in 1:columns)
  {assign(paste("Rsquared_",i,sep="",collapse=NULL),
            #Assign these values from this loop 
            for (j in 1:iterations) 
              { exp<-cluster_simple(frame,number,noprint=T)
                reg<-lm(exp[,'clusters']~exp[,i])
                rsq[j]<-summary(reg)$r.squared
              }
          )
  }

到目前为止，两个循环都可以独立运行，但我无法获得要分配给变量的值，我最终得到：

print(RSquared_1)
NULL

我需要在分配中应用一些特定的功能吗？

Answer 1

如果您想要的只是 i 个 j r 平方值的集合，您可以做一些更简单的事情。

每 i、j 次回归由 cluster_sample 返回的向量。输出是一个长度为 i 的列表，其中每一项都是 j r 平方值。

n <- 20 # rows
i <- 10 # columns
j <- 5 # iterations

# dummy data
dat <- data.frame(matrix(rnorm(n*i), ncol=i))

# dummy function
cluster_simple <- function() rnorm(n)

# regress cluster_simple on each column i, j times
r_sq_list <-
  lapply(1:i, function(ii) {
    sapply(1:j, function(jj) {
      summary(lm(cluster_simple() ~ dat[,ii]))$r.squared
    })
  })


# get the r_sq for the 7th column regression, 3rd iteration
r_sq_list[[7]][3]

从 R 中的 for 循环赋值

Assign values from a for loop in R

loops

for-loop

r

assign