r - 在 R 上使用具有不同数据框的单个模型创建重复预测

Question

我希望有一个人可以帮助我。

我想使用具有不同数据的一个模型执行多个预测。

我创建了 100 个数据框，其中包含从另一个数据框排序的 60 个观察值，如下所示：

mtz100<-replicate(100,aracaboot[sample(nrow(aracaboot), size=60, replace=T),]

好的，现在我想用我的模型拟合 100 个新模型，并创建新的 100 个数据框。

在此之后，我想预测栅格图层。

有人可以给出一个在 R 中自动化的起点吗？

解决方案：

RasterImgs <- list()
lenght(RasterImgs) <- 100              

 for(i in 1:100) {
     DataNew <- data[sample(1:nrow(data),60,replace=T),]
     Model <- glm(DataNew, ....)
     List <- Model
     RasterImgs[i] <- predict(list,....)
      }

感谢@Señor O 的帮助

Answer 1

我认为你的方法现在有点偏离。这样做sample(nrow(dataframe),60)不会给你想要的效果，因为nrow返回一个数字（不是向量）。所以你想这样做sample(1:nrow(dataframe),60.....。

for如果您对索引进行采样，我不知道比使用简单循环更好的方法：

List <- list()
lenght(List) <- 100              ## Growing a list inside a loop is inefficient

for(i in 1:100) {
    DataNew <- Data[sample(1:nrow(Data),60,replace=T),]
    Model <- glm(DataNew....)
    List[i] <- Model
    }