通过消除嵌套的 for 循环来改进此代码

R 包corrplot除其他内容外，还包含这个漂亮的功能

cor.mtest <- function(mat, conf.level = 0.95){
  mat <- as.matrix(mat)
    n <- ncol(mat)
    p.mat <- lowCI.mat <- uppCI.mat <- matrix(NA, n, n)
    diag(p.mat) <- 0
    diag(lowCI.mat) <- diag(uppCI.mat) <- 1
    for(i in 1:(n-1)){
        for(j in (i+1):n){
            tmp <- cor.test(mat[,i], mat[,j], conf.level = conf.level)
            p.mat[i,j] <- p.mat[j,i] <- tmp$p.value
            lowCI.mat[i,j] <- lowCI.mat[j,i] <- tmp$conf.int[1]
            uppCI.mat[i,j] <- uppCI.mat[j,i] <- tmp$conf.int[2]
        }
    }
    return(list(p.mat, lowCI.mat, uppCI.mat))
}

计算变量之间成对相关性的 p 值和置信区间x_1,...,x_n, given N的观察n变量。该函数在输入中接受一个数字矩阵，并返回一个list其 3 个元素为 3nxn对称矩阵：这就是为什么，在嵌套矩阵内for循环中，仅计算 3 个矩阵的上对角线部分。例子：

res1 <- cor.mtest(mtcars,0.95)
> str(res1)
List of 3
 $ : num [1:11, 1:11] 0.00 6.11e-10 9.38e-10 1.79e-07 1.78e-05 ...
 $ : num [1:11, 1:11] 1 -0.926 -0.923 -0.885 0.436 ...
 $ : num [1:11, 1:11] 1 -0.716 -0.708 -0.586 0.832 ...

我认为（我可能是错的）for循环在 R 中不是很惯用：我看到很多代码，人们用map函数族来自purr， 或者apply函数族来自base。我想消除这两个for具有此类函数式编程函数的循环。你能告诉我该怎么做吗？