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我正在执行一项任务，以线性趋势加噪声的形式生成时间序列。对于生成的 50 系列，任务是拟合回归：$X_t = \beta*t +w_t$

我必须记录每个系列的 SSE 和决定系数。我设法编写了循环，但不知道如何汇总生成的每个系列的数据。这段代码只会给我 10 个拟合线图。

n = 500
delta = 0.1
time = 1:n
par(mfrow=c(2,2), mar=c(2.5,2.5,0.5,0)+0.5, mgp=c(1.6,0.6,0)) #setup
for (i in 1:10){
  w_b = rnorm(n, 0, sqrt(2))
  y = delta * time + w_b #data
  mu_b = delta*time #true mean function
  fit_b = lm(y~0 + time) #regression
  min_yb = floor(min(y)); max_yb = ceiling(max(y)) #sets y-axis limit
  plot(time, y, ylim=c(min_yb,max_yb), type="l", main=paste("Linear Trend Plus Noise",i)) #plots
  lines(time, fitted(fit_b), col="#003399") #fitted line (blue, solid)

}

任何帮助将不胜感激！

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