这个问题让我有些困惑。 我有一个包含beta分布参数的数据表,数据表中的每一行对应于该分布的相对概率,以代表实际结果。
我想为多个样本值计算累积分布函数。使用sapply,代码如下所示:
beta_dists <- data.table(data.frame(probs = c(0.4,0.3,0.3), a = c(0.0011952,0.001,0.00809), b = c(837,220,624), scale = c(1.5e9,115e6,1.5e6)))
xx <- seq(0,1.5e9,length = 2^12)
system.time(FX <- sapply(xx, function(x) (beta_dists[x < scale,.(FX = sum(probs * (1 - pbeta(x / scale, a, b))))])$FX))
但是,这太慢了,看起来也不是很优雅...关于如何使它变得更好的任何想法?
答案 0 :(得分:2)
这里建议通过将xx
转换为要在i
中使用的data.table来使用非等价联接:
ans <- beta_dists[dtx, on=.(scale > x), allow.cartesian=TRUE,
sum(probs * (1 - pbeta(x / x.scale, a, b))), by=.EACHI]$V1
检查:
#last element is NA in ans whereas its NULL in FX
identical(unlist(FX), head(ans$V1, -1))
#[1] TRUE
计时代码:
opmtd <- function() {
sapply(xx, function(x) (beta_dists[x < scale,.(FX = sum(probs * (1 - pbeta(x / scale, a, b))))])$FX)
}
nonequiMtd <- function() {
beta_dists[dtx, on=.(scale > x), allow.cartesian=TRUE, sum(probs * (1 - pbeta(x / x.scale, a, b))), by=.EACHI]
}
vapplyMtd <- function() {
dt[, res := vapply(x, f, 0)]
}
library(microbenchmark)
microbenchmark(opmtd(), nonequiMtd(), vapplyMtd(), times=3L)
时间:
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
opmtd() 2589.67889 2606.77795 2643.77975 2623.87700 2670.83018 2717.78336 3
nonequiMtd() 19.59376 21.12739 22.28428 22.66102 23.62954 24.59805 3
vapplyMtd() 1928.25841 1939.91866 1960.31181 1951.57891 1976.33852 2001.09812 3
数据:
library(data.table)
beta_dists <- data.table(probs = c(0.4,0.3,0.3), a = c(0.0011952,0.001,0.00809), b = c(837,220,624), scale = c(1.5e9,115e6,1.5e6))
xx <- seq(0, 1.5e9, length = 2^12)
dtx <- data.table(x=xx)
答案 1 :(得分:1)
我唯一的想法是用另一种方式做,即浏览包含您的样本值的数据表:
dt <- data.table(x = xx, res = 0)
f <- function(x) {
beta_dists[x < scale, sum(probs * (1 - pbeta(x / scale, a, b)))]
}
system.time(dt[, res := vapply(x, f, 0)])
似乎更快。例如,当我将样本大小增加到2 ^ 14时,您的原始代码在我的计算机上运行了7秒钟,而我建议的代码在5秒钟内完成了该代码。
我认为最慢的部分是pbeta()
函数,但我可能是错的。