R中线性回归中随机抽样（带替换）的排列答案

【问题标题】：Permutation with random sampling (with replacement) in linear regression in RR中线性回归中随机抽样（带替换）的排列
【发布时间】：2015-12-17 12:49:07
【问题描述】：

我想置换一个线性回归（为了不因放回随机抽样而失去动力）。

我知道如何随机抽取我的数据集：

 sampled_random <- df[sample(nrow(df), replace = TRUE),]

我的回归是这样的：

reg <- lm(DV ~ Iv1 + IV2  + IV3,  data = df)

是否有一个很好的内置函数可以用我监督的不同 sample_random 重复这个回归 x 次？作为结果，我想要通过summary(reg) 获得的平均 p 值和其他平均数据

我没有足够的经验来编写自己想要的功能。是否有一个 R 包可以做到这一点？或者，更好的是，你能推荐一个好的（方便的）吗？

【问题讨论】：

标签： r permutation linear-regression random-sample

【解决方案1】：

您可以编写自己的代码。

res <- lapply(1:100, function(i){
    sampled_random <- df[sample(nrow(df), replace = TRUE),]
    reg <- lm(DV ~ Iv1 + IV2  + IV3,  data = sampled_random)
    return(c(summary(reg)$residuals, summary(reg)$r.squared))
})

【讨论】：

谢谢Ven Yao，我正在寻找这样的东西。