Hola Javier, En http://stackoverflow.com/questions/15396755/using-loops-with-knitr-to-produce-multiple-pdf-reports-need-a-little-help-toparece haber una solucion con knitr.
Saludos, Jorge.- 2014-05-25 0:03 GMT+10:00 Marcuzzi, Javier Ruben < [email protected]>: > Estimado Jorge Velez > > Lo que usted dice tiene algo a mi pregunta, pero yo la formule mal. Voy a > preguntar nuevamente con un ejemplo que tiene errores, pero es más próximo > a lo que estoy pensando. > > Modelo (con error pero no importa) > modelo <- muerte = edad + sexo + 1!causa > > Causa: infarto, infarto, súbita, muerte en tiroteo > > El modelo lineal, sobrevida, etc. corre sin inconvenientes (aunque demora > pero es bueno). > > Los resultados van a dos (muchas) instituciónes, suponiendo que utilizo > ranef(), el número de muerte en tiroteo se le informa a la policía, y las > patologías al hospital, edad y sexo son comunes. > > Lo que yo pensé y no tengo mucha idea si es posible, es crear un pdf para > cada institución, para lo cuál sweave es una alternativa, para esto cada > vez que R se ejecuta puedo colocar algo en en if para separar lo que se > crea en el pdf para policía y el pdf para el hospital, pero cada vez > ejecutaría el modelo que es común, entoces ¿como hacer para que se ejecute > una sola vez y generar con sweave dos archivos pdf? > > Javier Marcuzzi > > > > El 24/05/2014 08:06 a.m., Jorge I Velez escribió: > > Hola Javier, > > Quizas no haya entendido muy bien, pero esto es lo que se me ocurre. > Por cierto, a que te refieres con "cálculo del modelo"? Estas ajustando > algun tipo de modelo, e.g., lm(), glm() o lmer()? > > Supongamos que el modelo es unico (un lm() por ejemplo) y que se > encuentra almacenado en el objeto fit. Si lo que necesitas para la > variables A y B depende de la informacion contenida en ese objeto, la parte > 2.1 y 2.2 que mencionas pueden resolverse facilmente creando una funcion > que tome como argumento el objeto que contiene el modelo ajustado y el > nombre de la variable que necesitas calcular (A o B en este caso). Esta > funcion debe tener la posibilidad de no solo calcular lo que necesitas para > cada variable, sino tambien la opcion de poder exportar el resultado > obtenido, ojala con el nombre de la varible de entrada. Seria algo como > > mifuncion <- function(variable, modelo){ > resultado <- hacer_algo_con_el_modelo(variable) > write.table(..., paste0('res_', variable, '.txt'), ...) > } > > Asi las cosas, en mi opinion, lo mejor seria algo como > > lapply(variables, mifuncion, modelo = modelo) > > Luego de ejecutar esta instruccion, en tu espacio de trabajo veras los > archivos .txt que contienen la informacion obtenida despues de realizar > algun proceso sobre cada variable utilizando el modelo ajustado. > > Espero sea de utilidad. > > Saludos, > Jorge.- > > > > 2014-05-24 2:18 GMT+10:00 Marcuzzi, Javier Ruben < > [email protected]>: > >> R múltiple >> >> Estoy pensando en un problema que tendré que solucionar pero aún no >> comencé a escribirlo, por lo tanto no hay código en R como para >> compartir, sin embargo no tengo idea de cómo realizarlo desde R. >> >> El planteo es el siguiente: >> >> Los datos son en una cantidad necesaria para que el procesamiento >> estadístico demore (minutos, horas). >> >> Supongamos dos variables (serían más), la A y la B, por lo que se desea >> informar la A un archivo y la B a otro archivo. >> >> Se podría correr dos veces (o muchas) el código modificando la escritura >> para A y para B, pero al ser muchos y teniendo en cuenta el tiempo de >> procesamiento, donde el cálculo del modelo no sería necesario procesar >> por cada ejecución de variable (A y B). >> >> Expresado de otra forma, (1) es el procesamiento del modelo, (2.1) y >> (2.2) son procesos sobre el modelo, por ejemplo ranef para solo A y >> ranef para solo B. >> >> El resultado de ranef para A, es decir filtrando solo la vaiable A se >> escribe en el archivo A. >> >> Por lo que tendría dos archivos, uno A y otro B, donde ambos tienen una >> parte en común (1) y la correspondiente (2.1) para A y (2.2) para B. Mi >> deseo es no tener que procesar muchas veces la parte (1). >> >> ¿Alguna sugerencia? >> >> Javier Marcuzzi >> >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> [email protected] >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> > > [[alternative HTML version deleted]]
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