應用函數或R中的循環：非數字，返回NA

Question

我正在使用R中的重采樣過程（就像引導程序一樣）。 我有一個響應/解釋變量的矩陣，並希望對此矩陣進行999個樣本計算，以便為我正在計算的每個統計數據計算其均值，sd和置信區間。 因此，我編寫了一個函數來計算並返回列表：

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，我有一個矩陣作為輸出，其中的行是統計數據，列是抽樣（nrow = 2和ncol = 99）。 我需要每行的均值和sd，但是當我嘗試使用apply函數甚至循環時，將顯示以下消息：

在mean.default（newX [，i]，...）中：
參數不是數字或邏輯：返回NA

此外：

is.numeric(result)
[1] FALSE

我覺得很奇怪，因為我在類似的程序中從未遇到過這樣的問題。

有什么想法嗎？

Answer 1

使用以下內容：

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 2

原因是“結果”是包含維度屬性的198個元素的list 。 我們需要unlist “結果”並提供維度屬性

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

然后使用apply

Answer 3

只需在myfun（）函數中將list（）替換為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

這對我有用：

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)))