存储来自 for 循环的多个结果
Storing multiple results from for loop
我正在使用 for 循环对我的数据子集执行可重复性分析。我正在努力寻找一个函数来将 for 循环的结果存储在数据框中,因为可重复性分析输出给出了 R、标准误差、置信区间和 p 值。我只想存储 R 和 CI 值。
这是我的代码:
p<-10000
for(i in 1:P){
newdf<-df[df$ID %in% sample(unique(df$ID), 16), ]
m1<-rpt(Behaviour~Temperature+(1|ID),grname="ID",data=newdf,datatype="Gaussian",nboot=1000,npermut=1000)
}
有人可以帮忙吗?
您可以创建一个数值向量来存储 R 和 CI 值:
p<-10000
R_value <- numeric(length = p)
CI_value <- numeric(length = p)
for(i in 1:P) {
newdf<-df[df$ID %in% sample(unique(df$ID), 16), ]
m1<- rptR::rpt(Behaviour~Temperature+(1|ID),grname="ID",data=newdf,
datatype="Gaussian",nboot=1000,npermut=1000)
R_value[i] <- m1$R
CI_value[i] <- m1$CI
}
我正在使用 for 循环对我的数据子集执行可重复性分析。我正在努力寻找一个函数来将 for 循环的结果存储在数据框中,因为可重复性分析输出给出了 R、标准误差、置信区间和 p 值。我只想存储 R 和 CI 值。
这是我的代码:
p<-10000
for(i in 1:P){
newdf<-df[df$ID %in% sample(unique(df$ID), 16), ]
m1<-rpt(Behaviour~Temperature+(1|ID),grname="ID",data=newdf,datatype="Gaussian",nboot=1000,npermut=1000)
}
有人可以帮忙吗?
您可以创建一个数值向量来存储 R 和 CI 值:
p<-10000
R_value <- numeric(length = p)
CI_value <- numeric(length = p)
for(i in 1:P) {
newdf<-df[df$ID %in% sample(unique(df$ID), 16), ]
m1<- rptR::rpt(Behaviour~Temperature+(1|ID),grname="ID",data=newdf,
datatype="Gaussian",nboot=1000,npermut=1000)
R_value[i] <- m1$R
CI_value[i] <- m1$CI
}