Question

我正在尝试使用snowFall来加速使用群集的代码。我的代码的简化版本将是

library(snowfall)
pbsnodefile = Sys.getenv("PBS_NODEFILE")
machines <- scan(pbsnodefile, what="")
machines
nmach = length(machines)
nmach

sfInit(parallel=TRUE,type='SOCK',cpus=nmach,socketHosts=machines)

examp <- function(W,Y){       
    guess=lm(Y~W)
    return(guess$coef)
}

makedat <- function(N){
###Generating a dataset.
#Covariate vector
W <- mvrnorm(N,mu = rep(0,2),Sigma = matrix(c(1,0.8,0.8,1),nrow = 2))
Y <- rnorm(N)  
result <- data.frame(W = W,Y= Y)
return(result)
}

sfExport("examp")                                                                                                                    
sfExport("makedat") 
sfLibrary(MASS)


wrapper <- function(sim){
data <- makedat(100)
result <- examp(W = cbind(data[,1],data[,2]),Y = data[,3])
return(result)
}

nSim <- 2

result = sfLapply(1:nSim,wrapper)
save(result)

sfStop()

这样做的目的是只输出lm对象的系数（猜测$ coef），但我得到的输出是整个lm对象。所以在我看来，$不起作用。稍后在我的代码中（不包含在这里我遇到了同样的问题，那就是$似乎没有工作）。非常感谢所有建议。

Answer 1

如果您只是想从系统中获取系数，可以使用：

coef(guess)[2]

将检索第二个系数，即斜率。

后续评论（我是新来的，所以我不确定我是否真的在这里添加新的信息给一个单独但有点相关的问题，所以请告诉我，如果我做错了！）到OP：

我发现首先让对象理解其结构更容易。按照在？nlm（）中找到的示例：

f <- function(x) sum((x-1:length(x))^2)
nlm(f, c(10,10))
nlm(f, c(10,10), print.level = 2)
utils::str(nlm(f, c(5), hessian = TRUE))

f <- function(x, a) sum((x-a)^2)
nlm(f, c(10,10), a = c(3,5))
f <- function(x, a)
{
res <- sum((x-a)^2)
attr(res, "gradient") <- 2*(x-a)
res
}
nlm(f, c(10,10), a = c(3,5))

###HOW TO ACCESS THE ESTIMATE###
#making the nlm() output an object:
nlm.obj<- nlm(f, c(10,10), a = c(3,5))
#checking the structure
str(nlm.obj) #a list
nlm.obj[[2]]  #accessing estimate
nlm.obj[[2]][1] #accessing the first value within the estimate

请有人评论这个答案的质量，以便我将来可以提供更好的帮助。

使用snowFall的问题

1 个答案: