孟德尔随机化for循环

孟德尔随机化（Mendelian Randomization）是一种用于评估因果关系的统计方法，它利用遗传变异作为工具变量来估计暴露与结果之间的因果效应。在R语言中，可以使用for循环来实现孟德尔随机化分析。

下面是一个使用for循环进行孟德尔随机化的示例代码：

# 假设有两个变量，exposure和outcome，分别表示暴露和结果
exposure <- c(1, 0, 1, 0, 1) # 暴露变量
outcome <- c(1, 1, 0, 0, 1) # 结果变量

# 创建一个空的向量来存储每次迭代的结果
results <- vector("numeric", length = 1000)

# 进行1000次孟德尔随机化
for (i in 1:1000) {
  # 随机打乱暴露变量的顺序
  shuffled_exposure <- sample(exposure)
  
  # 计算孟德尔随机化估计值
  estimate <- mean(outcome * shuffled_exposure) / mean(shuffled_exposure)
  
  # 将估计值存储到结果向量中
  results[i] <- estimate
}

# 输出结果的均值和标准差
mean_estimate <- mean(results)
sd_estimate <- sd(results)
print(paste("Mean estimate:", mean_estimate))
print(paste("Standard deviation of estimate:", sd_estimate))

这段代码使用for循环进行1000次孟德尔随机化，每次迭代都会随机打乱暴露变量的顺序，并计算孟德尔随机化估计值。最后，输出结果的均值和标准差。