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 <
javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>:

>  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 <
> javier.ruben.marcuzzi@gmail.com>:
>
>> 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]]
>>
>>
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>>
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