Muchas gracias Jorge!
Si la opción del loop con for ya la tenía implementada y me demora
bastante por eso quería probar con apply o en este caso sapply, muchas
gracias!
Saludos!!
F Macedo
El 03/07/15 a las 23:09, Jorge I Velez escribió:
> Hola Fernando,
>
> Podrias considerar las siguientes opciones:
>
> R2 <- vector("list", x)
> for(i in 1:x){
> modelo <- lm(y ~ efectos[, 1:i])
> R2[[i]] <- summary(modelo)$r.squared
> }
> R2
>
> opt2 <- sapply(1:x, function(i){
> modelo <- lm(y ~ efectos[, 1:i])
> summary(modelo)$r.squared
> })
> opt2
>
> Para mas información revisa ?sapply, ?lapply y ?lm. En caso de que
> necesites otros parámetros del modelo de regresión, te sugiero revisar
> el resultado de
>
> modelo <- lm(y ~ efectos[, 2])
> names(summary(modelo))
>
> Saludos cordiales,
>
> Jorge Velez
> JCSMR, Canberra
>
>
> 2015-07-04 12:01 GMT+10:00 Fernando Macedo <[email protected]
> <mailto:[email protected]>>:
>
> Buenas a todos, acá estoy yo de nuevo con problemas de loops.
>
> Tengo el siguiente problema: un vector de datos (y) y una serie de
> efectos. El loop lo que intenta es evaluar el R² de modelos
> incrementando por vuelta una variable efecto.
>
> Seria algo así:
>
> for(i in 1:x) {
> modelo=lm(y~efectos[,1:i])
> ... codigo para guardar R² y otros por cada vuelta...
> }
>
> apply() puede ir columna a columna pero no sé como hacer para que
> me vaya "acumulando columnas" por así decir. De echo no se si
> puede hacer.
>
> Espero haberme explicado y como siempre agradezco de antemano la
> atención.
>
> Un abrazo!
>
> --
> Fernando Macedo
>
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