在R中存儲循環迭代的結果

Question

我正在嘗試存儲以下代碼的結果，但是我只能想出一種解決方案，以最小的殘差平方和保存模型的結果。 這是有用的，直到結果在c和γ的范圍內為止，因此我需要評估其他點的特征。 為此，我需要存儲每次迭代的結果。 有誰知道在這種情況下該怎么做？

提前致謝！

dlpib1 <- info$dlpib1
scale <- sqrt(var(dlpib1))
RSS.m <- 10

for (c in seq(-0.03,0.05,0.001)){
  for (gamma in seq(1,100,0.2))
    {
    trans <- (1+exp(-(gamma/scale)*(dlpib1-c)))^-1
    grid.regre <-lm(dlpib ~ dlpib1 + dlpib8 + trans + trans*dlpib1 + 
                  + I(trans*dlpib4) ,data=info) 
coef <- grid.regre$coefficients
RSS <- sum(grid.regre$residuals^2)

if (RSS < RSS.m){
  RSS.m <- RSS
  gamma.m <- gamma
  c.m <- c
  coef.m <- coef
  }
 }
}
grid <- c(RSS=RSS.m,gamma=gamma.m,c=c.m,coef.m)
grid`

Answer 1

通過迭代存儲模型結果的最簡單方法是在list ：

List = list()
for(i in 1:100)
    {
       LM = lm(rnorm(10)~rnorm(10))
       List[[length(List)+1]] = LM
     }

Answer 2

您可能可以完全避免for循環。 但是，關於如何完成任務，您只需索引要在其中存儲值的任何對象。例如，

# outside the for loop
trans <- list()

# inside the for loop
trans[[paste(gamma, c, sep="_")]] <- ... 

Answer 3

我非常確定要保存RSS的所有迭代，您可以執行以下操作：

dlpib1 <- info$dlpib1
    scale <- sqrt(var(dlpib1))
    RSS.m <- rep(0,N)
    coef <- rep(0,N)
    i <- 0

    for (c in seq(-0.03,0.05,0.001)){
      for (gamma in seq(1,100,0.2))
        {
        trans <- (1+exp(-(gamma/scale)*(dlpib1-c)))^-1
        grid.regre <-lm(dlpib ~ dlpib1 + dlpib8 + trans + trans*dlpib1 + 
                      + I(trans*dlpib4) ,data=info) 
    coef <- grid.regre$coefficients
    RSS.m[i] <- sum(grid.regre$residuals^2)
    i=i+1


      }
     }
    }