r中的执行时间空间模型答案

【问题标题】：execution time spatial models in rr中的执行时间空间模型
【发布时间】：2018-08-06 17:04:46
【问题描述】：

我对使用“spdep”包的 SAR 模型的执行时间有疑问。

我将两个相同维度的不同数据集传递给同一个函数，它需要的时间非常不同（几秒与几小时）。

我把我的代码写给你，如果你有任何想法，请告诉我。

谢谢基亚拉

library(spdep)
data(house, package="spData")



hlw<-nb2listw(LO_nb)
system.time( lagsarlm(log(price) ~ age, data=house, listw=hlw, type="lag", method="Matrix", trs=trMat))

#----------------------------------------------
library(spatstat)
d1<-100
d2<-100
n<-25357 

coord<- runifpoint(n,win=owin(c(0,d1),c(0,d2)))
mat<-cbind(coord$x,coord$y)

X<-rnorm(n,5,2)
Y<-rnorm(n,5,3)
d<-as.data.frame(cbind(X,Y))
cutoff<-  dnearneigh(mat,0,4)
t<-nb2listw(cutoff)
system.time( lagsarlm(Y ~ X, data=d, listw=t, type="lag", method="Matrix"))

【问题讨论】：

标签： r performance statistics spdep

【解决方案1】：

我明白了：

library(spdep)
data(house, package = "spData")
dim(house)
hlw <- nb2listw(LO_nb)
# Number of nonzero links: 74874 
system.time(r1 <- lagsarlm(log(price) ~ age, data=house, listw=hlw,
                           type="lag", method="Matrix", trs=trMat))
# user  system elapsed 
# 0.50    0.05    0.55 

#----------------------------------------------
library(spatstat)
set.seed(21)
d1 <- 100
d2 <- 100
coord <- runifpoint(n, win = owin(c(0, d1), c(0, d2)))
mat <- cbind(coord$x, coord$y)
cutoff <- dnearneigh(mat, 0, 4)
t <- nb2listw(cutoff)
t
# Number of nonzero links: 3119764 
n <- 25357
X <- rnorm(n,5,2)
Y <- rnorm(n,5,3)
d <- as.data.frame(cbind(X,Y))

system.time(r2 <- lagsarlm(Y ~ X, listw = t, type = "lag", method = "Matrix"))
#    user  system elapsed 
# 156.47    8.54  168.25

# v2
d1 <- 200
d2 <- 200
coord <- runifpoint(n, win = owin(c(0, d1), c(0, d2)))
mat <- cbind(coord$x, coord$y)
cutoff <- dnearneigh(mat, 0, 4)
t <- nb2listw(cutoff)
t
# Number of nonzero links: 795054 

system.time(r2 <- lagsarlm(Y ~ X, listw = t, type = "lag", method = "Matrix"))
# user  system elapsed 
# 13.42    2.02   15.61

似乎lagsarlm 的时间取决于 t`s Number of nonzero links..

【讨论】：