回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），或称多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学
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2023-07-11 09:45:08
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基本设定，加载工具包setwd(“H:\程序”)getwd(options(scipen = 10)set.seed(“1330111001”)require(plyr)install.packages(“geosphere”)install.packages(“foreach”)install.packages(“doParallel”)library(geosphere)l...
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2021-06-09 17:30:34
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R的多进程使用与改进在R中需要使用多进程时，常见方案是使用foreach和doParallel的组合。foreachforeach包中最重要的是foreach函数，该函数创建一个foreach对象，随后串行或并行的执行表达式。library(foreach)?foreachout:foreach( ..., .combine, .init, .final = NULL, .inorder
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2023-06-08 08:38:12
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#基于R语言的数据处理及清洗简单汇总getwd() #查看工作目录setwd("E:/工作文件/model") #改变工作目录#安装及释放包install.packages("packge-name") #安装包detach(package:packge-name) #释放包#并行运算设置library(doParallel)cl <- makeCluster(15)registe
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2023-07-23 19:05:32
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终于！最近在做代码优化的时候发现部分代码可以使用并行化实现，太多重复工作，于是决定使用parallel包和doRNG包实现。 话不多说，直接导入包：library("foreach")
library("doParallel")
library("doRNG")foreach比传统apply组函数的优越之处在于，它可以通过调用操作系统的多核运行性能来执行并行任务，这样特别是对于I/O密集型任务而言
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2024-09-08 12:47:10
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## 了解R语言中的dopar
在R语言中，dopar是一个用于并行计算的函数，它可以让我们在处理大规模数据时更高效地运行代码。通过dopar函数，我们可以利用多个核心或处理器来同时运行代码，从而加快计算速度。
### dopar的使用
在使用dopar函数之前，我们首先需要安装和加载必要的包。在R中，我们通常使用foreach和doParallel这两个包来实现并行计算。
```{r}
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2024-04-11 04:34:34
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R语言doParallel+foreach 并行计算初试牛刀前言包的安装正文参数解读([`参考链接1`]() )参考链接 前言 因为我学习的需要，要做模拟，需要用到前人写好的函数，然后又需要大量的循环（模拟一百次，每次生成500条曲线，450条训练，50条做预测）。每次做个运算要半个小时左右，实在是受不了了之后，找了很多的博客和也下载了cran的帮助文档来看。最后终于一遍遍的试出来了。包的安装
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2023-11-29 14:25:04
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