효율적인 mcmc.list 개체의 모드를 R로 계산하거나 mcmc.list를 ff 데이터 형식으로 변환하는 방법? (mcmc.list 유형의 빅 데이터 처리)

Question

R에서는 JAGS를 호출하여 사후 분배 용 샘플로 mcmc.list 양식의 샘플을 리턴하는 Rjags를 사용하고 있습니다. 내 목표는 mcmc.list 양식에있는 샘플링 된 각 변수의 모드 (첫 번째 체인의)를 취하는 것입니다.

mcmc.list 개체 파일을로드 할 때 액세스 할 수있는 24GB RAM 중 8 개를 소모합니다. 또한, 아래에 언급 된 방법을 사용하여 모드를 계산할 때 RAM이 23GB 표시를 넘어 프로세스가 충돌합니다.

나는 이것을 할 수있는 더 효율적이고 효과적인 방법이 있다고 믿는다. 누군가가 약간의 빛을 낼 수 있다면.

모드를 생성하는 데 사용하는 방법은 다음과 같습니다. 여기서 샘플은 [1] 상기 실시 예는 단지 내 데이터 집합의 절반이기 때문에도 FF 패키지를보고 하였다

Mode<-lapply(samples[[1]], function(x){ ux <- unique(x) 
    ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]}) 

mcmc.list 첫 체인이다. mcmc.list를 ff 형식의 데이터 프레임으로 변환하는 방법을 이해할 수 없습니다. sample<-as.ffdf(samples[[1]])은 영원히 실행됩니다.

누구나 ff 패키지를 설명하는 리소스를 예제와 함께 제공 할 수 있다면 너무 좋을 것입니다. 고마워요

Answer 1

그냥 전산 나는 출력을 너무 커지지 않도록 체인을가는 것이 좋습니다. 출력 크기를 줄이기 위해 사용할 수있는 jags.samples 함수에는 thin 인수가 있습니다.

반대로, 샘플을 매트릭스로 변환 해보십시오. 이 경우 coda 패키지가 필요합니다.

samples_matrix <- as.matrix(samples, chains = TRUE) 

이렇게하면 후부의 작은 부분의 모드를 계산할 수 있습니다.