Dê uma olhada no help da função.
Você pode tentar utilizar o método "pfn" no algoritmo de estimação, fazendo

rq(V4513 ~ V0453 + V4752 + V0401, tau=c(0.1,0.5,0.9), data=c2000,
method="pfn")

Isso deve acelerar um pouco o seu processamento.

Att,
Bruno




2013/5/5 Roney Fraga Souza <[email protected]>

> Caros,
>
> Estou rodando um modelo de regressão quantílica com o pacote 'quantreg',
> onde os dados estão salvos como objeto 'ffdf', com 7035146 linhas e
> aproximadamente 13 colunas. Para realizar um teste quanto a possibilidade
> computacional dessa regressão fiz o seguinte, rodei uma regressão com
> apenas 3 variáveis explicativas e todas as linhas, o modelo rodou, mas
> demorou 15 horas de processamento.
>
> Questão: Como posso melhorar esse tempo de processameto?
>
> Meu computador é um macbook pro i7, 10 gb ram com ssd.
>
> > class(c2000)
> [1] "ffdf"
>
> > str(c2000[,])
> 'data.frame':   7035146 obs. of  13 variables:
>  $ V0102: int  12 12 12 12 12 12 12 12 12 12 ...
>  $ V0300: int  1339 1782 1782 2934 5534 5534 11305 11305 19520 19520 ...
>  $ V1001: int  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
>  $ V1004: int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
>  $ V0401: int  1 1 2 1 1 2 1 2 1 2 ...
>  $ V0402: int  1 1 3 1 1 2 1 2 1 3 ...
>  $ V4752: int  25 45 18 23 20 16 43 38 60 20 ...
>  $ V0408: int  4 1 1 4 4 1 4 1 1 4 ...
>  $ V0418: int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
>  $ V4210: int  NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
>  $ V4300: int  0 4 11 4 5 5 11 15 0 13 ...
>  $ V4513: int  182 182 136 182 182 36 733 865 316 380 ...
>  $ V0453: int  20 48 48 45 49 24 40 25 44 25 ...
>
> > system.time( r <- rq(V4513 ~ V0453 + V4752 + V0401, tau=c(0.1,0.5,0.9),
> data=c2000) )
>      user    system   elapsed
> 56258.453   165.855 56123.961
>
>
> Atenciosamente
> Roney
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> R-br mailing list
> [email protected]
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> código mínimo reproduzível.
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