我在R中遇到了一些麻烦。
我需要运行一个相对简单的回归模型。
我有少量样本（n）和1个因子，有6000个因子水平。对于这些n * 6000'单元'中的每一个，我有1个值，即计数数据。我想做回归以消除样本特定和因子特定效应，在第二步中我想比较每个样本的残差分布。回归为什么？好吧，我想测试不同的转换（对数转换+线性回归; GLM模型等）
该方法已经过验证并且确实有效。但是，自从将500个因素扩展到6000个因素后，我遇到了麻烦。我一直在“不能运行少于8GB的内存错误”。我已经尝试过LME4和MatrixModels包，但是我一直遇到麻烦。
其他人有诀窍来处理高维因素（以及大矩阵）？
THX