在 R 中使用降雪包进行一些模拟

Question

我正以这种方式盯着降雪包工作：

library(snowfall)
sfInit(parallel=TRUE, cpus=6, type="SOCK")
#loading packages
sfLibrary(package = lars)
sfLibrary(package=covTest)

我想使用 sfLapply 多次计算的函数：

funkcja <- function(i,k=5)
{
  beta <- c(k,k,0,k,k,rep(0,35))
  X <- matrix(rnorm(100*40),100,40)
  Y <- X%*%beta+rnorm(100)
  lasso.lars <- lars(X,Y,intercept=FALSE,use.Gram=FALSE)
  test <- covTest(lasso.lars,X,Y,sigma.est=1)
  test
}

但是当我尝试这个时

sfLapply(1:100,funkcja)

我收到错误： "Error in checkForRemoteErrors(val): 6 nodes produced errors; first error: object 'Y' not found"。但是当我隐藏最后一行并更改 lasso.lars 的测试时，向量 Y:

就不再有问题了

funkcja <- function(i,k=5)
{
  beta <- c(k,k,0,k,k,rep(0,35))
  X <- matrix(rnorm(100*40),100,40)
  Y <- X%*%beta+rnorm(100)
  lasso.lars <- lars(X,Y,intercept=FALSE,use.Gram=FALSE)
  #test <- covTest(lasso.lars,X,Y,sigma.est=1)
  lasso.lars
}

我不明白这一点，因为行

test <- covTest(lasso.lars,X,Y,sigma.est=1)

自

起应该可以工作

lars(X,Y,intercept=FALSE,use.Gram=FALSE)

可以工作。我会很感激你的帮助。

Answer 1

我的猜测是 Y 是隐藏的内部变量。以下函数有效（将 "Y" 的大小写更改为 "y"）

funkcja <- function(i,k=5)
{
  beta <- c(k,k,0,k,k,rep(0,35))
  X <- matrix(rnorm(100*40),100,40)
  y <- X %*% beta + rnorm(100)

  lasso.lars <- lars(X,y,intercept=FALSE,use.Gram=FALSE)
  test <- covTest(lasso.lars,X,y,sigma.est=1)
  test
}

在 R 中使用降雪包进行一些模拟

Using snowfall package in R to do some simulation

parallel-processing

r

snowfall