R中列表的输出列表

Question

目标说明：

有人可以帮我解决这个问题吗： 我试图对线性回归 beta0hat、beta1hat、R2、R2Adjusted 和 P 值的估计量进行蒙特卡罗研究，使用正常的随机变量改变样本大小（30,60,100）和方差（0.5,0.75,1）错误。 首先，我创建了与研究相关的每个长度的 3 个样本，我不想随机化。

X1 =  sample(0:20,30,T)
X2 =  sample(0:20,60,T)
X3 = sample(0:20,100,T)

出于主要目的，我在女巫中创建了这个蒙特卡洛函数，我试图将每个估计量的结果保存在一些适当的向量中，以生成直方图和 Y 轴上的 P 值相对于 R2 的图X 轴来验证估计器的行为，我更改变量并将正常随机设置为错误。

函数的参数： n = 样本大小，sig = 变化的方差，b0 = 真实 betahat0，b1 = 真实 betahat1，X = X 轴的样本

Monte.Carlo = function(n, sig, b0, b1,X){
      Y = b0 + b1 * X + rnorm(n,0,sig)
      smr = summary(lm(Y~X))
      return(smr)
}

为了生成向量作为我在这项研究中的数据来分析估计器的行为，我使用了这样的函数复制：

object.1 = replicate(1000,Monte.Carlo(30,0.5,1.4,0.8,1,X1))
beta0_s0.5_n30 <-list(c(object.1[,1:1000][[4]] [1]))
beta1_s0.5_n30<- object.1[[4]] [2]
R2_s0.5_n30 <- object.1[[8]]
R2A_s0.5_n30 <- object.1[[9]]
valorP_s0.5_n30 <- object.1[[4]] [8]

但是在上面这几代人中我无法弄清楚。

object.1 存储了 1000 个回归摘要。

如何访问回归摘要的每个估计器的 1000 个输出，然后将其存储在适当的向量中，如列表列表，如上面命令行中的意图？

我们的目的是将其应用于几个对象，如下例所示，我已将方差更改为 0.75 并将样本大小更改为 60：

beta0_s0.75_n60 <- replicate(1000,Monte.Carlo(60,0.75,1.4,0.8,X2))
beta1_s0.75_n60<- replicate(1000,Monte.Carlo(60,0.75,1.4,0.8,X2))
R2_s0.75_n60 <- replicate(1000,Monte.Carlo(60,0.75,1.4,0.8,X2))
R2A_s0.75_n60 <- replicate(1000,Monte.Carlo(60,0.75,1.4,0.8,X2))
valorP_s0.75_n60 <- replicate(1000,Monte.Carlo(60,0.75,1.4,0.8,X2))

最后是生成 120 个图表，如本例所示，以比较结果：

hist(R2A_s0.5_n30,breaks=11)
hist(R2A_s0.75_n30,breaks=11)
hist(R2A_s1_n30,breaks=11)
hist(R2A_s0.5_n60,breaks=11)
hist(R2A_s0.75_n60,breaks=11)
hist(R2A_s1_n60,breaks=11)
hist(R2A_s0.5_n100,breaks=11)
hist(R2A_s0.75_n100,breaks=11)
hist(R2A_s1_n100,breaks=11)

如果有人可以提供帮助，我将不胜感激，我尝试了很多解决方案并查看了一些论坛，但根本没有任何区别。

对不起，我的英语语法错误。

非常感谢！

Answer 1

所以我只是假设您最初的 object.1 调用应该只有五个参数，例如 Monte.Carlo 函数本身，并将其缩短为：

object.1 = replicate(1000,Monte.Carlo(30,0.5,1.4,0.8,X1))

然后我制作了一个虚拟数据框（这是一个列表列表），列名是您指定的统计信息

o1 <- data.frame(b0 = 0, b1 = 0, R2 = 0, R2A = 0, vP = 0)

然后创建了一个for循环...

for (r in 1:length(object.1)) {
         o1[r,"b0"]  <- object.1[4,r][[1]][1,1]
         o1[r,"b1"]  <- object.1[4,r][[1]][2,1]
         o1[r,"R2"]  <- object.1[8,r]
         o1[r,"R2A"] <- object.1[8,r]
         o1[r,"vP"]  <- object.1[4,r][[1]][2,4]
}

...对于 Monte.Carlo 函数的每次复制以及通过子集函数提取的相关统计信息 - [[]] 和 [,] - 从一千个summary(lm(Y~X)) 在 object.1 中创建的对象。 o1 是一个数据框，每列是每个统计量的 1000 个向量。对 object.2、object.3 等应用相同的原则。

附言运行 for 循环，你会收到一条错误消息，说 Error in object.1[4, r] : subscript out of bounds，然后打开 o1，你会看到循环运行良好（我什至检查了每个复制的各个统计信息，它们匹配，所以，不要真的明白那个:)