R语言的怎么写loop来run许多个回归方程

Python015

R语言的怎么写loop来run许多个回归方程,第1张

Q1

n <- 1:30

f <- c(1,1)

for (i in n) f <- c(f, f[length(f)-1]+f[length(f)])

for (i in 1:(length(f)-1)) print(f[i]/f[i+1])

从结果可以看到，貌似收敛到 0.618

Q2

1) answer <- c(3)

在for循环里：

#每次都从answer中取最后一项，并把计算结果存到answer中（作为最后一项）；

2) j =1时： answer <- c(answer, ( 7* answer[ 1 ] ) %% 31) ==> answer = c(3, 21)

3) j =2时：answer <- c(answer, ( 7* answer[ 2 ] ) %% 31)=>answer = c(3,21, 21*7%%31)

--->23<-----

4) ...

16)j=15时： answer中有16个元素；

$curl = curl_init()

curl_setopt($curl,CURLOPT_URL,$_GET['url'])

curl_setopt($curl,CURLOPT_RETURNTRANSFER,true)

curl_setopt($curl,CURLOPT_USERAGENT,"Mozilla/4.0

(compatibleMSIE 6.0Windows NT 5.1SV1.NET CLR 1.1.4322.NET CLR 2.0.50727)")

$output = curl_exec($curl)

curl_close($curl)

print_r($output)

k <- list()

for(i in 1:1000)

{

  k[[i]] <- nn2()

}

newdata=c()                        #1

for(i in 1:1000)

{

#方法一：三次样条法

library(splines)

m1 <- lm(h~bs(a,df=3),data=k[[i]])

#预测百分位数值

new <- data.frame(a=7:20)

cs.p <- predict(m1, new)

#均方差

mse.cs <- sum( (st$p50-cs.p)^2 )/14

#最大范数误差

mne.cs <- max(abs(st$p50-cs.p))

newdata<-rbind(newdata,mse.cs)        #2

print(newdata)                        #3

}

aa<-mean(newdata)          #4

新建newdata来保存循环的结果，以便对循环的结果进行后续操作比如求均值并保存在aa中