Hola Rolando,
Quizás subset() sea tu amigo en este caso. Intenta:
## selecciona la variable dependiente y las variables independientes
d0 <- subset(wageszm14, select = c(lwage, SEXO:marr, pot23:pot317)
## ajusta el modelo
fit <- qregspiv(lwage ~ ., shpfile = zm15, tau = 0.5, nboot = 70, data =
Hola,
Mira este código para construir tu fórmula a partir de los nombres de tus
variables...
#---
library(dplyr)
library(randNames)
set.seed(1234)
# Creo unos nombres aletaorios como nombres de variables
# Esto lo tendrías de tu data.frame con
Meto cuchara y disculpen si es una tontería:
Y si creás un objeto con los nombres de las variables? y si solamente te
interesan las que cumplan no sé qué característica en el nombre, pedirlo.
pabuscar <- sort(names(tudataframe))
pabuscar[grep('x', pabuscar)]
Los que saben seguro que lo hacen más
Gracias a vuestra ayuda implementé fácilmente esta función:
id_geocode <- geocode(locate,
output = "all",
source = "dsk",
messaging = FALSE,
force = FALSE,
sensor = FALSE,
