r - lm 的自举标准误差

Question

我是 R 新手，我可能需要一些帮助。

我已经获得了 y ~ z 的 lm 回归的标准误差和 p 值。现在我想做一个引导程序并比较结果。到目前为止，我只能找到以下用于引导 R 平方值的代码：

for(i in 1:B) {
   indices <- sample(1:N, N, replace = TRUE)
   bs.data <- data[indices,]
   bs.OLS <- lm(y~z, data = bs.data)
   stor.se[i] <- summary(bs.OLS)$r.squared
}    

我不知道如何返回 z 系数的标准误差而不是 R 平方。$r.squared将循环的最后一行替换为$sd不会成功。$sd(z)类似的事情也不会起作用。