求租编程实现重复300次的一元线性回归

问题是这样的：
X变量，即解释变量序列数据不改变，用300条不同数据的被解释变量序列Y重复做300次对X序列的一元线性回归。怎么编写循环回归的程序实现呢？
实在不想一个一个的去做300次手动回归...
谢谢达人 ~~~

#下面是用R 写的，用来做300 次模拟。如果你数实际数据，则需要将变量读进x,y中。（参加R 的函数read.table）可以参考下。
n = 100                                               ---- 样本量
sim = 300                                            ---- 重复次数
beta = matrix(0, ncol=2, nrow=sim)    ---- 矩阵的每一列分别用来装估计的系数
for(i in 1:p)
{
   x = rnorm(n)
  intercept = 0.5
   beta0 = 2
   y = intercept + x*beta0 + rnorm(n)
   beta[i,] = lm (y~x)$coefficients
}
  beta