使用r语言，给出30个样本500次模拟回归系数均值与方差的代码

在R语言中，你可以使用`boot`包来进行非参数稳健估计，其中包括多次模拟回归系数的均值和方差。这里是一个简单的例子，演示如何进行30次模拟并计算回归系数的均值和方差：

# 首先，假设我们有一个数据集df，包含自变量x和因变量y
library(boot)  # 加载boot包

# 假设数据集df已存在
data <- data.frame(x = rnorm(500), y = rnorm(500))

# 定义回归函数
regression_function <- function(data, indices) {
  xsubset <- data[indices, "x"]
  ysubset <- data[indices, "y"]
  coef(lm(y ~ x, data = data.frame(x = xsubset, y = ysubset)))[, 1]  # 返回线性模型的截距系数
}

# 创建一个 bootsample() 函数，用于多次回归系数的抽样
bootstrap_samples <- boot(data, regression_function, R = 30)  # R为模拟次数

# 计算均值和标准差
mean_coefs <- mean(bootstrap_samples$t)
sd_coefs <- sd(bootstrap_samples$t)

# 输出结果
cat("Mean of regression coefficients:", mean_coefs, "\n")
cat("Variance of regression coefficients:", sd_coefs^2, "\n")