Michelle,Aproveitando seu código inicial, pensei em algo assim...### <code r>urls2 <- sub("^.*/s/", "http://dl.dropbox.com/s/", urls1)AA <- read.table(urls2[1], header=T, as.is=T)AIG <- read.table(urls2[2], header=T, as.is=T)AXP <- read.table(urls2[3], header=T, as.is=T)Symbols <- c("AA", "AIG", "AXP")sapply(Symbols, function(x) length(get(x)))sapply(Symbols, function(x) nrow(get(x)))sapply(Symbols, function(x) tail(names(get(x)),1))### Correlações entre leituras diferentes da mesma empresacor(AA[2:394], use="pairwise.complete.obs")cor(AIG[2:394], use="pairwise.complete.obs")cor(AXP[2:394], use="pairwise.complete.obs")### Correlações entre mesma leitura das diferentes empresas### Testando com 4 matrizesSymbols <- c("AA", "AIG", "AXP", "AXP")COR <- NULLfor (i in 2:394) {DAT <- NULLfor (a in Symbols) {col <- get(a)[,i]DAT <- cbind(DAT, col)}lin <- cbind(ID=i, cor(DAT, use="pairwise.complete.obs"))colnames(lin) <- c("ID", Symbols)COR <- rbind(COR, lin)}### As 4 matrizes originariam uma matriz cor 4x4 para cada leitura### As matrizes cor foram empilhadas em uma saída única (COR), onde### cada 4 linhas são referentes à uma leitura identificada por ID.head(COR)# ID AA AIG AXP AXP# col 2 1.00000000 0.64408120 -0.088884203 -0.088884203# col 2 0.64408120 1.00000000 -0.109883913 -0.109883913# col 2 -0.08888420 -0.10988391 1.000000000 1.000000000# col 2 -0.08888420 -0.10988391 1.000000000 1.000000000# col 3 1.00000000 0.01779314 0.003447422 0.003447422# col 3 0.01779314 1.00000000 0.158657131 0.158657131### </code>
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