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 <roneyfraga@gmail.com>
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
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