【发布时间】：2014-02-03 07:17:12
【问题描述】：
我有一个大约 19 列和超过 1000 万行的数据。现在我想运行负二项式回归。
由于内存是瓶颈，我打算使用ff包来解决这个问题。但事实证明，MASS 包中的函数glm.nb 在这种情况下无法使用。还有一个ffbase 包，它有一些增强的功能，但没有glm.nb。
bigmemory和biganalyticspackages也有这样的问题。
我不知道我的理解是否正确。或者确实有一种可行的方法来合并ff 和MASS。那么接下来如何进行呢？
PS，我用的是windows……处理这么大的数据似乎是个诅咒……
感谢任何链接、cmets 或提示！
【问题讨论】：
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哪个版本的Windows和多少内存？无论安装了多少 RAM，32 位 Windows 7 只能识别大约 3GB，但 64 位版本没有此限制。如果您无法为自己的系统找到替代解决方案，Amazon EC2 等 Web 服务会提供廉价的计算能力。
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Matt Weller，感谢您的 cmets。我有 8 Gb 内存和 64 位窗口。不过好像内存还不够……
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也许请 MASS 包的作者 (Brian Ripley) 允许 glm.nb 处理 ffdf 对象。没有详细查看它，但它可能相对简单，因为 glm.nb 中的代码说 glm.fitter 应该替换为 ffbase::bigglm.ffdf 以使其工作。
标签： r large-data