以下是一个示例代码,用于在同一个数据框上生成不同的线性回归模型:
# 创建一个数据框
df <- data.frame(x = 1:10, y = c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20))
# 定义一个函数,用于生成线性回归模型并返回系数
generate_lm <- function(df) {
model <- lm(y ~ x, data = df)
coefficients(model)
}
# 循环生成不同的线性回归模型
models <- list()
for (i in 1:5) {
models[[i]] <- generate_lm(df)
}
# 打印每个模型的系数
for (i in 1:5) {
print(models[[i]])
}
在这个示例中,我们首先创建了一个包含 x 和 y 列的数据框 df。然后,我们定义了一个函数 generate_lm,它接受一个数据框作为输入,生成线性回归模型,并返回模型的系数。接下来,我们使用一个循环生成了 5 个不同的线性回归模型,并将它们存储在一个列表 models 中。最后,我们使用另一个循环打印每个模型的系数。
你可以根据自己的需求修改和扩展这个示例代码。