Reutilizar resultados en R

En SAS, puedes guardar los resultados de los análisis estadísticos utilizando el Sistema de Entrega de Salidas (ODS). Aunque ODS es una gran mejora respecto a PROC PRINTO, su sofisticación puede hacer que algunas funciones sean muy difíciles de aprender (sólo tienes que intentar dominar PROC TEMPLATE). En SPSS puedes hacer lo mismo con el Sistema de Gestión de Salidas (OMS). De nuevo, no es uno de los temas más fáciles de aprender.

Una de las características de diseño más útiles de R es que la salida de los análisis puede guardarse fácilmente y utilizarse como entrada para análisis adicionales.

# Example 1
lm(mpg~wt, data=mtcars)

Esto ejecutará una regresión lineal simple de las millas por galón en función del peso del coche utilizando el marco de datos mtcars. Los resultados se envían a la pantalla. No se salva nada.

# Example 2
fit <- lm(mpg~wt, data=mtcars)

Esta vez se realiza la misma regresión, pero los resultados se guardan con el nombre ajuste. No se envía ninguna salida a la pantalla. Sin embargo, ahora puedes manipular los resultados.

# Example 2 (continued...)

str(fit) # view the contents/structure of "fit"

En realidad, la tarea ha creado una lista llamada "ajuste" que contiene una amplia gama de información (incluidos los valores predichos, los residuos, los coeficientes, etc.).

# Example 2 (continued again)
# plot residuals by fitted values
plot(fit$residuals, fit$fitted.values)

Para ver lo que devuelve una función, consulta la sección de valores de la ayuda en línea de esa función. Aquí veríamos help(lm).

Los resultados también pueden ser utilizados por una amplia gama de otras funciones.

# Example 2 (one last time, I promise)

# produce diagnostic plots
plot(fit)

# predict mpg from wt in a new set of data
predict(fit, mynewdata)

# get and save influence statistics

cook <- cooks.distance(fit)

Practicar

Para practicar la reutilización de resultados en variables, prueba este curso interactivo de introducción a la programación en R de DataCamp.