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loops - 我想对 1000 个数据集使用 glm 函数

问题描述

我正在尝试创建 1000 个数据集，每个数据集有 4 个变量，X1 是正常的（0,1），X2 是正常的（0,1），X3 是 expit（0.5X1 + 0.8X2），A 是伯努利（X3）。所有变量都有 2500 个观测值。

我想将 1000 个数据集中的每一个都拟合到 glm 模型中，但无济于事。

这就是我所做的

 sim_list = replicate(n =3,
                     expr = {data.frame(X1 = X1 <- rnorm(2500, mean = 0, sd = 1), X2 = X2 <- rnorm(2500, mean = 0, sd = 1), X3 = X3 <- rnorm(2500, mean = 0, sd = 1), X4 = X4 <- expit(0.5*X1 + 0.8*X3), A = A <- rbern(2500, X4)},
                     simplify = F)

for (i in 1:3){
glm1[i] <- glm(A~X1, family = binomial, data = sim_list[[i]])
score[i] <- glm1[i]$fitted.values
}

我真的很感激这方面的一些帮助

标签： loopsreplicationsimulationbootglm

解决方案

正如@Michael 指出的那样，您不能进行双重分配，使用其中一个<-或=，而不是两者。在复制内部，您尝试创建一个数据框列，X4 = expit(0.5*X1 + 0.8*X3)该列以不存在（尚）的列为条件。所以这行不通。我们首先使函数工作：

library(simcausal)
library(locfit)

func = function(){
                    X1 = rnorm(2500, mean = 0, sd = 1) 
                    X2 = rnorm(2500, mean = 0, sd = 1) 
                    X3 = rnorm(2500, mean = 0, sd = 1) 
                    X4 = expit(0.5*X1 + 0.8*X3)
                    A = rbern(2500, X4)
                    data.frame(X1,X2,X3,X4,A)
}

该功能func()现在有效：

head(func())
            X1         X2          X3        X4 A
1 -0.316250388  1.7826809 -0.57710388 0.3498251 1
2 -0.140362056 -0.1895857  0.66395833 0.6132480 1
3 -0.008822927 -0.8104381 -0.57667306 0.3856227 0
4  1.053421856  1.5677077 -1.92307184 0.2666382 1
5 -0.142992075  0.3378479  1.13319243 0.6974233 1
6 -1.502032980 -0.3575286 -0.02838796 0.3156735 0

我们创建 sim_list：

sim_list <- replicate(n =3,func(),simplify = F)

现在是另一个重要部分，您需要创建一个列表来存储您的结果，并使用双方括号分配它们[[：

glm1 <- vector("list",3)
score <- vector("list",3)

for (i in 1:3){
glm1[[i]] <- glm(A~X1, family = binomial, data = sim_list[[i]])
score[[i]] <- glm1[[i]]$fitted.values
}

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