我需要得到500個樣本，每個N=50，并在每個樣本上繪制一個簡單的線性回歸模型，X1為VI，Y為DV。然后，我必須將所有這些樣本的預測值繪制在一個先前的樣本資料框上，我稱之為 sample.dat.
。到目前為止，這是我的代碼：
。 geom_point(sample. dat, mapping = aes(x = X1, y = y))
#geom_line(data = lm.fit.dat, aes(y = true.y.fit), color = "blue")
theme_bw（）
for(i in 1: 500）{
df = linear. dat[sample(1:nrow(linear. dat）。 size = 50）,]
g = p geom_smooth（method = lm。 資料=df。 color="red", size=0. 5, alpha = 0）
geom_line(data = lm.fit.dat, aes（y = true. y.fit), color = "blue")
}
plot(g)
而這是我的輸出。
正如你所看到的，我只有一條紅線，而我想要500個樣本中的500條紅線。
uj5u.com熱心網友回復：
最大的問題是在回圈中，你把新的線加入到p中，但是g并沒有累積這些線。 在回圈結束時，g將只有最近生成的行。 為了積累行數，你必須做 g <- g ... - 你必須將當前行數添加到所有先前的行數中。 像這樣的操作應該是可行的：
g <-ggplot(sample. dat, mapping = aes(x = X1, y = y))
geom_point()
theme_bw()
for(i in 1。 500）{
df = linear. dat[sample(1:nrow(linear. dat）。 size = 50）,]
g = g
geom_smooth(method = lm, data=df。 color="red", size=0. 5, alpha = 0）
}
plot(g)
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