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
楼主哥哥：cat函数用于输出到外部文件：
cat("av3=function(x){n=length(x)m=mean(x)d3=(x-m)^3sum(d3)/n} ",file="aa.r")
cat("任意字符",file=“文件名”)
之后要运行这个R就写一句source("文件名")就好了
R保存工作空间映像：一下都显示是不能通过保存工作空间映像zhi来实现的，但如果保存了工作空间映像，在下次打开R时，可以通过↑键一条一条翻看之前的所有代码；
退出控制台时如果选择保存工作空间映像，这种情况不会打开文件浏览器来命名文件，但是会在工作路径中创建（或覆盖）一对未命名或扩展名为R Workspace和RHISTORY的文件，当下次你打开一个新的R实例时。
如果默认工作目录中有未命名的扩展名（属性里看）为.RData的文件，即R Workspace名字的文件，程序会自动加载该默认工作空间。注：即使保存了工作空间映像，只是说之前的变量可以用（可以用 ls（） 来查看），但程序包还是要重新加载的
扩展资料：1、管道函数的作用：
％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。
符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置）
2、管道函数的语法
在普通的函数中，使用dbms_output输出的信息，需要在服务器执行完整个函数后一次性的返回给客户端。如果需要在客户端实时的输出函数执行过程中的一些信息，在oracle9i以后可以使用管道函数(pipeline function)。
