Stocker les résultats des itérations de boucle dans la R

Je suis en train de stocker les résultats de la le code ci-dessous, cependant je ne pouvais que trouver une solution pour enregistrer les résultats du modèle avec la plus petite somme des carrés des résidus. Cela a été utile jusqu'à ce que les résultats étaient dans les limites de la gamme de c et de gamma, donc j'ai besoin pour évaluer les caractéristiques d'autres points. Pour cela, j'ai besoin de stocker les résultats de chaque itération. Personne ne sait comment faire dans ce cas?

Merci d'avance!

dlpib1 <- info$dlpib1
scale <- sqrt(var(dlpib1))
RSS.m <- 10

for (c in seq(-0.03,0.05,0.001)){
  for (gamma in seq(1,100,0.2))
    {
    trans <- (1+exp(-(gamma/scale)*(dlpib1-c)))^-1
    grid.regre <-lm(dlpib ~ dlpib1 + dlpib8 + trans + trans*dlpib1 + 
                  + I(trans*dlpib4) ,data=info) 
coef <- grid.regre$coefficients
RSS <- sum(grid.regre$residuals^2)

if (RSS < RSS.m){
  RSS.m <- RSS
  gamma.m <- gamma
  c.m <- c
  coef.m <- coef
  }
 }
}
grid <- c(RSS=RSS.m,gamma=gamma.m,c=c.m,coef.m)
grid`
comme une pointe générale, évitez d'utiliser c comme un nom de variable dans R puisque c'est aussi le nom de l'un des les plus largement utilisés des fonctions, c( )

OriginalL'auteur Javier | 2013-09-27

  1. 2

    Vous pouvez probablement éviter les for boucle complètement. Cependant, comme pour la façon d'accomplir votre tâche, vous avez simplement besoin d'indexer n'importe quel objet que vous êtes le stockage de la valeur. Par exemple, 

    # outside the for loop
trans <- list()

# inside the for loop
trans[[paste(gamma, c, sep="_")]] <- ...
    Bonjour Ricardo. Désolé de vous demander cela, après si longtemps, mais je suis en train d'écrire un package qui utilise cette fonction, et qu'il faut pour longtemps pour boucler la boucle quand j'inclure plus de paramètres tels que le c. J'ai remarqué que vous avez dit que je pouvais l'éviter en boucle pour le résultat. Pouvez-vous me dire comment vous pensez que cela peut être fait? Merci beaucoup!
    salut Javier, il est préférable d'ouvrir une nouvelle question pour le présent et le lien de la banque à cette

    OriginalL'auteur Ricardo Saporta

  2. 2

    La façon la plus simple de stocker les résultats du modèle par itérations est dans un list:

    List = list()
for(i in 1:100)
    {
       LM = lm(rnorm(10)~rnorm(10))
       List[[length(List)+1]] = LM
     }
    Merci à vous tous. Je suis allé avec Roxxy.32 de la solution. Voici le code final

    OriginalL'auteur Señor O

  3. 0

    Je suis assez sûr pour enregistrer toutes les itérations de la RSS de vous pourriez faire quelque chose comme ceci:

    dlpib1 <- info$dlpib1
    scale <- sqrt(var(dlpib1))
    RSS.m <- rep(0,N)
    coef <- rep(0,N)
    i <- 0

    for (c in seq(-0.03,0.05,0.001)){
      for (gamma in seq(1,100,0.2))
        {
        trans <- (1+exp(-(gamma/scale)*(dlpib1-c)))^-1
        grid.regre <-lm(dlpib ~ dlpib1 + dlpib8 + trans + trans*dlpib1 + 
                      + I(trans*dlpib4) ,data=info) 
    coef <- grid.regre$coefficients
    RSS.m[i] <- sum(grid.regre$residuals^2)
    i=i+1


      }
     }
    }
    Merci beaucoup! Il a travaillé comme un charme.

    OriginalL'auteur Rex.32