在 R 中使用降雪包做一些模拟

Question

我正在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)

我得到错误： “checkForRemoteErrors(val) 中的错误：6 个节点产生错误；第一个错误：找不到对象‘Y’”。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
}

我不明白这是因为这条线

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

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
}