Расчет Морана I с 4000 записями

У меня есть 4000 записей объема в плантации деревьев. Мне нужно рассчитать Морана I для всей плантации. Я использую библиотеку ape, потому что spdep считается медленнее. Мой код таков:

# Modified from http://www.ats.ucla.edu/stat/r/faq/morans_i.htm
require(ape)
df <- data.frame(
     x = 1:2000,
     y = 1:2000,
     v = rnorm(4000, mean=4) )
df.dists <- as.matrix(dist(cbind(df$x, df$y)))
df.dists.inv <- 1/df.dists
diag(df.dists.inv) <- 0
Moran.I(df$v, df.dists.inv)

Когда я запускаю код, я получаю ошибки, похожие на переполнение.

*Error in if (obs <= ei) 2 * pv else 2 * (1 - pv) : 
  missing value where TRUE/FALSE needed*

Использование библиотеки ff

require(ape)
require(ff)
ffdf <- as.ffdf(df)
ffdf.dists <- as.matrix(dist(cbind(ffdf$x, ffdf$y)))
ffdf.dists.inv <- 1/df.dists
diag(ffdf.dists.inv) <- 0
Moran.I(ffdf$v, ffdf.dists.inv)

Дополнительные сообщения об ошибках:

*Error in x - m : non-numeric argument to binary operator
In addition: Warning message:
In mean.default(x) : argument is not numeric or logical: returning NA*

  • Как я могу получить расчет на всю плантацию?

  • Должен ли я использовать sdep вместо библиотеки ape?

  • Как библиотека parallel может решить эту проблему?

Заранее спасибо Хуан


r parallel-processing ape-phylo spdep
person jlopez    schedule 21.09.2013    source источник
comment
Вы должны set.seed сделать вашу проблему воспроизводимой. Нет необходимости использовать большую матрицу (вы можете использовать маленькую матрицу, и вы столкнетесь с той же проблемой, если у вас есть несколько бесконечных значений).   -  person agstudy    schedule 21.09.2013

Ответы (1)


arrow_upward
11
arrow_downward

У вас есть бесконечные значения в вашей матрице. Это должно работать в двух случаях (с пакетом ff и без него)

df.dists.inv[is.infinite(df.dists.inv)] <- 0

Применение этого с небольшим примером:

require(ape)
set.seed(1)
df <- data.frame(
  x = 1:10,
  y = 1:10,
  v = rnorm(20, mean=4) )
.....

df.dists.inv[is.infinite(df.dists.inv)] <- 0
Moran.I(df$v, df.dists.inv)

$observed
[1] -0.02246154

$expected
[1] -0.05263158

$sd
[1] 0.05399303

$p.value
[1] 0.5763143
person agstudy    schedule 21.09.2013
comment
Это так приятно! Простая ошибка в расчете веса. Спасибо! - person jlopez; 21.09.2013
comment
Пожалуйста! Я вижу ошибку, потому что пытался воспроизвести проблему на маленькой матрице. - person agstudy; 21.09.2013
comment
Спасибо @egstudy. Даже если ваш код решен и мне не нужна библиотека ff, когда я запускаю код с ff и бесконечным устранением, я получаю это сообщение об ошибке: Ошибка в x - m : нечисловой аргумент бинарного оператора. Кроме того: Предупреждающее сообщение: In mean.default(x): аргумент не является числовым или логическим: возвращается NA - person jlopez; 21.09.2013
comment
вы получаете сообщение об ошибке, потому что cbind(ffdf$x, ffdf$y) дает пустой объект...` и, следовательно, ffdf.dists ‹- as.matrix(dist(cbind(ffdf$x, ffdf$y)))` пустая матрица.. - person agstudy; 21.09.2013
comment
Тогда я не вижу никаких преимуществ в использовании ff в этом коде. Проблема может заключаться в обработке более 10000 записей. Ff должен быть в состоянии решить эту проблему. - person jlopez; 21.09.2013