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
如果这个函数本身返回的东西是一个list,那我们可以用$符号来提取,举例如下:sum_and_mean = function(a,b){
sum = a+b
mean = (a+b)/2
return(list(sum = sum, mean = mean))
}
# 当我们call这个function的时候
sum_and_mean(2,4)$sum # 结果等于6
sum_and_mean(2,4)$mean # 结果等于3希望对你有帮助!