[R-es] BUCLE REGRESION

[Jhon Vidal Figueroa Céspedes]

Implementar una rutina en R que permita estimar un modelo de regresión
lineal omitiendo un registro. Use el archivo de datos Datos_Trabajo_R.xlsx.

Observación: si el archivo contiene n registros, entonces se estimarán n
regresiones con (n-1) registros cada una.

El programa deberá mostrar un gráfico de dispersión cuyo eje X sería el
número de regresión y el eje Y el valor de la pendiente de la regresión.
¿Cuál es el valor de la pendiente más grande y más pequeña?, ¿A qué
registros están asociados estas pendientes?
Calcule la pendiente promedio de todas las regresiones; y compare está
pendiente con la pendiente de la regresión con todas las observaciones.

    setwd("D:/ECONOMÍA UNFV/Software/R/R intermedio")

    library(readxl)

    data2 = read_excel("Datos_Trabajo_R 1.xlsx")
    data1 = read_excel("Datos_Trabajo_R 2.xlsx")

    # regresion lineal
    n = 15
    k = 1
    numreg= c()
    penreg= c()
    for(i in 1:n){
    Y = data.matrix(data1["Y"], rownames.force = NA)
    Y = Y[1:n,]
    uno = matrix(1,n,1)
    X = cbind(uno,data.matrix(data1["X"], rownames.force = NA))
    X = X[1:n,]
    # estimacion de los parametros
    B = solve(t(X)%*%X)%*%t(X)%*%Y
    B= B[-2,]
    pendreg = B
    numreg  = n
    data1["Y"]
    data1["Y[1,]"]
    }

problema que tengo es de los valores de las pendientes, pero me falta que
este sea un bucle y haga lo que me pida es decir que la regresion numero 1
pendiente tal y asi sucesivamente

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