分布式大数据的加权分位数回归R代码
时间: 2023-10-02 07:12:30 浏览: 36
以下是一个简单的分布式加权分位数回归的R代码示例:
```R
library("doParallel")
library("quantreg")
# 生成数据集
set.seed(123)
n <- 1000000
p <- 10
X <- matrix(rnorm(n*p), n, p)
y <- rnorm(n)
w <- runif(n)
# 分布式计算
cl <- makeCluster(detectCores()) # 创建集群
registerDoParallel(cl) # 注册集群
results <- foreach(i = 1:p, .combine = cbind) %dopar% {
rq(y ~ X[,i], weights = w, tau = 0.5)
}
stopCluster(cl) # 关闭集群
# 输出结果
coef <- apply(results, 2, function(x) x[1])
se <- apply(results, 2, function(x) summary(x)$coefficients[2,2])
t_value <- coef/se
p_value <- 2*pt(abs(t_value), n-2, lower.tail = FALSE)
output <- data.frame(Coefficients = coef, StandardError = se, t_value = t_value, p_value = p_value)
rownames(output) <- colnames(X)
print(output)
```
这个示例代码使用了`doParallel`和`quantreg`库来实现分布式加权分位数回归。首先,我们生成了一个大小为100万的数据集,其中有10个特征。然后,我们使用`foreach`函数并行地对每个特征进行回归分析,并使用`.combine = cbind`参数将结果组合起来。最后,我们输出每个特征的系数、标准误差、t值和p值。