Prezados, O problema foi resolvido. Abaixo a solução: fs=as.numeric() for(i in 2:ncol(y)){ m1 <- capscale((y[,1:i]) ~ x, dist="bray") fs[i]=anova(m1)$F[1] } Nicolay 2015-09-21 16:28 GMT-04:00 Nicolay Cunha <nicolaycunha@gmail.com>:
Prezados,
Gostaria de ajuda para automatizar a inclusão de variáveis dependentes em um modelo de RDA.
Usarei o valor de F como critério para seleção do número de variáveis Y a serem usadas posteriormente, entretanto, preciso de uma forma automatizada para incluir as 59 colunas que tenho em minha matriz.
Basicamente o que preciso fazer é calcular RDA s com o número crescente de Ys.
Abaixo um CMR.
# library(vegan)
y <- matrix(sample(rnorm(3540)+10), 60)
x <- rep(c("A", "B", "C"), each = 20)
# Aqui gero o modelo com somente as colunas 1 e 2 da matriz y
m1 <- capscale((y[,1:2]) ~ x, dist="bray")
anova(m1)
# agora incluindo a terceira coluna
m2 <- capscale((y[,1:3]) ~ x, dist="bray")
anova(m2)
# adicionando a quarta coluna
m3 <- capscale((y[,1:4]) ~ x, dist="bray")
anova(m3)
# e assim até incluir as 59 colunas na RDA
m59 <- capscale((y[,1:59]) ~ x, dist="bray")
anova(m59)
Feito isso, preciso acessar os valores de F gerados para cada modelo para fazer a comparação.
Alguém saberia me ajudar com isso?
Muito Obrigado,
Nicolay