Оценка коэффициентов множественной регрессии

Question

У меня следующая проблема:

Я использую данные "Railtrail" из этой библиотеки "mosaicData". У меня уже есть коэффициент этой следующей модели линейной регрессии: lm(volume ~ hightemp + cloudcover + weekday, data = RailTrail), вычисление для совокупности.

Теперь мне нужно оценить коэффициент этой модели с выборками и построить доверительный интервал (95%),Поэтому мне нужно, чтобы вычислить все коэффициенты выборок данных, полученных ранее. Меня попросили использовать цикл «для», но я не знаю, как вычислить модели LR. Мне также нужно сохранить коэффициент, полученный

1007 * Я пытался сделать это делать это

trial <- list()
set.seed(101)

for(i in 1:100){
  trial[[i]] <- RailTrail %>% 
    lm(volume ~ hightemp + cloudcover + weekday, data = RailTrail)
}

, но я получаю следующее сообщение об ошибке:.

1012 * Ошибка в XJ[я]: неверный тип подстрочный «язык» 1016 * Спасибо 1018 * не стесняйтесь запросить дополнительную точность, если моя просьба не ясно.

Франциско

Answer 1

Вы имеете в виду доверительный интервал для параметров модели? Если да, то этот пример, я надеюсь, иллюстрирует краткий способ сделать это:

model <- lm(mpg ~ cyl + disp + gear, data = mtcars)
bind_cols(broom::tidy(model), broom::confint_tidy(model))