我正在尝试使用 doParallel
包估计多个非参数模型 . 我的问题似乎与 np
包有关 . 看看这个可重复的例子:
library(np)
library(doParallel)
df <- data.frame(Y = runif(100, 0, 10), X = rnorm(100))
models <- list(as.formula(Y ~ X))
npestimate <- function(m, data) {
LCLS <- npregbw(m, data = data, regtype = "lc", bwmethod = "cv.ls")
LLLS <- npregbw(m, data = data, regtype = "ll", bwmethod = "cv.ls")
# sigt <- npsigtest(LCLS, boot.method = "wild", boot.type = "I")
return(list(LCLS = LCLS, LLLS = LLLS))
}
cl <- makeCluster(length(models))
registerDoParallel(cl)
results <- foreach(m = models, .packages = "np", .verbose = T) %dopar%
npestimate(m, data = df)
stopCluster(cl)
如您所见,我创建了一个名为 npestimate()
的函数,以便为每个模型计算不同的东西 . 我注释了一行,我想用 npsigtest
运行显着性测试 . 通常, npsigtest
通过查看调用 npregbw
的环境来获取所使用的数据 .
但这不适用于此 . 我不知道为什么但是 npsigtest
却找不到上面两行代码中使用的数据 . 数据会自动导出到节点,因此在 foreach
中使用 .export
是多余的 .
有任何建议如何使这项工作?
1 回答
npsigtest
几乎复制lm
中使用的方法和lm
对象的函数 . 因此,它具有相同的潜在范围缺陷 . 问题是与公式相关的环境:它很容易修复:
由于这些问题,我实际上更喜欢
eval(bquote())
构造 .