루프를 수행 중 R

Question

루프를 수행해야하며 (이전에는 수행하지 않았 음) 관측 값 (1 열)이 있어야합니다. 변수 (s1 ~ s5)가 유의미 (P< 0.05), (ii) 해당 p 값으로 변수 전체에서 중요한 조합 만 유지하는 것. 나는 이것이 원래의 데이터가 큰이 하나와 유사한 R.에서 루프를 수행하는 방법을 배울 수있는 좋은 방법이 될 것이라고 생각 :

ob <- c(120,100,85,56,87) 
s1 <- c("ab","aa","ab","aa","bb") 
s2 <- c("aa","aa","ab","bb","bb") 
s3 <- c("bb","ab","aa","ab","ab") 
s4 <- c("aa","ab","bb","ab","aa") 
s5 <- c("bb","ab","aa","ab","bb") 
dset <- data.frame(ob,s1,s2,s3,s4,s5) 

DSET

ob s1 s2 s3 s4 s5 
120 ab aa bb aa bb 
100 aa aa ab ab ab 
85 ab ab aa bb aa 
56 aa bb ab ab ab 
87 bb bb ab aa bb 

어떤 도움이 될 것입니다 고맙다! 바즈

Answer 1

어쩌면 내가 모르는 뭔가가있어,하지만이 data.frame을 전치없이 data.frame에 P-값의 열을 추가하는 의미가 어떻게 보이지 않아요. 변수가 다른 열에있는 경우 어떤 p-value가 어떤 독립 변수에 해당하는지 어떻게 알 수 있습니까? 위 산출 할 모든

#Use grep to return the columns that match the pattern "s". This returns their column index. 
#This is what we'll use in the for loop 
vars <- grep("s", names(dset)) 

#Create a new vector to hold the anova results and name it 
dat <- vector("integer", length = ncol(dset)) 
names(dat) <- colnames(dset) 

#Run for loop, assigning the p-value from the anova to the proper spot in the vector we made 
for (var in vars) { 
    dat[var] <- anova(lm(ob ~ dset[, var], data = dset))$"Pr(>F)"[1] 
} 

:

> dat 
     ob  s1  s2  s3  s4  s5 
0.0000000 0.7219532 0.3108441 0.4668372 0.6908916 0.6908916 

내가 그것을 떠날거야 다음은 각 독립 변수에 대한 분산 분석의를 실행하고 새로운 벡터에 저장할 수있는 대한 루프를 사용하여 하나의 방법입니다 이를 다시 원래의 data.frame과 어떻게 관련 지을 수 있습니다.