Question

我正在尝试对多个变量运行多级模型。我有两个变量列表-结果和响应。我遇到的困难是设置lapply命令来并行运行列表的每个元素。因此，列表“结果”的第一个元素与列表“响应”的第一个元素同时运行。然后，对于列表“结果”的第二个元素，调用列表“响应”的第二个元素。

我已经能够组合两个lapply命令，但这给了我来自结果和响应列表的每个元素的每个组合，这并不理想。我可以手动提取所需的元素，但是还有另一种方法可以实现这一点吗？

#Define random intercept
random_intercepts <- "(1|clusters)"

#For each of the 4 outcome variables, define the response variables
water_imp_vars <- c("fish_factor", "num_childrenunder5", "quintile_nowashnomat_fac")
less5_vars <- c("fish_factor", "num_hh_members", "num_childrenunder5")
san_imp_vars <- c("fish_factor", "num_hh_members", "num_childrenunder5", "quintile_nowashnomat_fac")
housing_imp_vars <- c("fish_factor","num_hh_members", "num_childrenunder5", "quintile_nowashnomat_fac")

#Combine all repsonse variables into 1 list
all_response <- list(water_imp_vars, less5_vars, san_imp_vars, housing_imp_vars)

#List of outcomes 
outcomes <- c("water_imp", "less_than_5", "san_imp", "housing_imp")


all_models <- lapply(setNames(outcomes, outcomes), function(var) {
  lapply(all_response, function(var2) {
    fixed <- paste0(var2, collapse= "+")
    formula <- as.formula(paste(var, "~", fixed, "+", random_intercepts))
    glmer(formula, hr_analysis_dataset, family='binomial', nAGQ = 0)
  })
})

这是all_models变量的一些输出。

$water_imp
$water_imp[[1]]
water_imp ~ fish_factor + num_childrenunder5 + quintile_nowashnomat_fac + 
    (1 | clusters)
<environment: 0x0000000017ecdd58>

$water_imp[[2]]
water_imp ~ fish_factor + num_hh_members + num_childrenunder5 + 
    (1 | clusters)
<environment: 0x0000000017ed1858>

$water_imp[[3]]
water_imp ~ fish_factor + num_hh_members + num_childrenunder5 + 
    quintile_nowashnomat_fac + (1 | clusters)
<environment: 0x0000000017ed5f20>

$water_imp[[4]]
water_imp ~ fish_factor + num_hh_members + num_childrenunder5 + 
    quintile_nowashnomat_fac + (1 | clusters)
<environment: 0x0000000017ed86a0>

我只对第一个结果变量的第一个组合感兴趣–

water_imp ~ fish_factor + num_childrenunder5 + quintile_nowashnomat_fac + 
    (1 | clusters)

然后是第二个结果变量，我对第二个组合感兴趣

less_than_5 ~ fish_factor + num_hh_members + num_childrenunder5 + 
    (1 | clusters)

尽管提取正确组合的工作量不大，但我还计划在多个国家/地区进行此分析，因此一旦添加更多级别，此问题将继续增长。

任何帮助将不胜感激

Answer 1

如果我理解正确，那么您想要四个模型并并行运行吗？公式部分很简单：

results <- lapply(1:4, function(i){
  fixed <- paste0(unlist(all_response[i]), collapse= " + ")
  formula <- as.formula(paste(outcomes[i], "~", fixed, "+", random_intercepts))
  print(formula)
  glmer(formula, hr_analysis_dataset, family='binomial', nAGQ = 0)
})

但是这些不会并行运行。为此，您需要使用并行的lapply函数，例如：

library(parallel)
# Calculate the number of cores
no_cores <- detectCores() - 1

# Initiate cluster
cl <- makeCluster(no_cores, type="FORK")

results <- parLapply(cl, 1:4, function(i){
  fixed <- paste0(unlist(all_response[i]), collapse= " + ")
  formula <- as.formula(paste(outcomes[i], "~", fixed, "+", random_intercepts))
  print(formula)
  glmer(formula, hr_analysis_dataset, family='binomial', nAGQ = 0)
})

stopCluster(cl)

请注意，这仅适用于可以使用FORK的基于Linux的系统。否则，如果在Windows上，则必须使用PSOCK。有关R中的并行lapply的更详细概述，请参见here。

在多个列表lme4上并行循环

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