用 4000 条记录计算 Moran's I答案

【问题标题】：Calculation of Moran's I with 4000 records用 4000 条记录计算 Moran's I
【发布时间】：2013-09-21 11:35:40
【问题描述】：

我有 4000 条人工林体积记录。我需要计算整个种植园的 Moran's I。我使用 ape 库，因为据说 spdep 比较慢。我的代码是这样的：

# 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)

运行代码时，出现类似溢出的错误。

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

使用 ff 库

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)

更多错误信息：

*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*

我怎样才能得到整个种植园的计算？
我应该使用 sdep 而不是 ape 库吗？
并行库如何解决这个问题？

提前致谢娟

【问题讨论】：

您应该set.seed 使您的问题可重现。不需要使用大矩阵（你可以使用一个小矩阵，一旦你有一些 Infinite 值，你会遇到同样的问题）。

标签： r parallel-processing ape-phylo spdep

【解决方案1】：

您的矩阵中有一些无限的值。这应该适用于 2 种情况（有和没有 ff 包）

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

用一个小例子来应用它：

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

【讨论】：

真是太好了！重量计算中的一个简单错误。 谢谢你！
不客气！我看到错误是因为我试图在一个小矩阵中重现问题。
谢谢@egstudy。即使您的代码已解决并且我不需要 ff 库，当我使用 ff 和无限消除运行代码时，我也会收到以下错误消息：Error in x - m ：二进制运算符的非数字参数另外：警告消息：在 mean.default(x) 中：参数不是数字或逻辑：返回 NA
你得到一个错误，因为 cbind(ffdf$x, ffdf$y) 给出一个空对象...`，因此 ffdf.dists
然后，我看不出在这段代码中使用 ff 有什么好处。问题可能是处理超过 10000 条记录。 Ff 应该可以出现这个问题。