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R 多元回归系数的估计

r loops

R 多元回归系数的估计,r,loops,linear-regression,R,Loops,Linear Regression,我有以下问题： 我使用的是这个“mosaicData”库中的“Railtrail”数据。 我已经得到了以下线性回归模型的系数： lm（volume~hightemp+cloudcover+weekday，data=RailTrail），计算人口 现在，我需要用样本估计该模型的系数，并建立一个置信区间（95%）。 所以我需要计算之前生成的数据样本的所有系数。我被要求使用“for”循环，但我不知道如何计算LR模型。我还需要存储获得的系数 我试着这么做 trial <- list() set.s

我有以下问题：

我使用的是这个“mosaicData”库中的“Railtrail”数据。 我已经得到了以下线性回归模型的系数： 
lm（volume~hightemp+cloudcover+weekday，data=RailTrail）
，计算人口

现在，我需要用样本估计该模型的系数，并建立一个置信区间（95%）。 所以我需要计算之前生成的数据样本的所有系数。我被要求使用“for”循环，但我不知道如何计算LR模型。我还需要存储获得的系数

我试着这么做

trial <- list()
set.seed(101)

for(i in 1:100){
  trial[[i]] <- RailTrail %>% 
    lm(volume ~ hightemp + cloudcover + weekday, data = RailTrail)
}

trial您是指模型参数的置信区间吗？如果是这样的话，我希望这个例子说明了一种简洁的方法：


model这里不需要使用
RailTrail%%>%
，因为您在
lm（）
调用中使用了
data=RailTrail
。管道假定您正在将值传递到以下函数的第一个参数中，但
lm
要求在第一个参数中使用公式。只需使用
trial[[i]]是的，我不知道你为什么要做for循环。如果要为每个观察值生成置信区间，可以使用
predict（）。