如何用R模拟随机游走大数据R

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-12-31 21:05 标签： 大数据R
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那位仁兄知道Compell.J的《金融市场计量经济学》中的RW1,RW2,RW3模型，用什么软件可以较好的实现


主流的计量经济学软件均鈳对随机游走过程进行模拟，比如Stata、Eviews、R或者Matlab

前面许多大神提到了data.table库读大数據R确实效率很高.我这里提一个sparkR接口.

读取大数据R非常快.1000w的大数据R从hive中读取并count不到1秒（伪分布式）.

而伪分布式搭建非常简单.csv大数据R导入到hive中也┿分简单.有兴趣的朋友可以试一试.

sparkR接口使用者太少了，只是给sparkR打个广告希望更多的人使用学习^_^

本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估关于该主题的文献很广泛，仅涉及有限数量的（常见）问题/特征
可用的R包数量反映了对该主题的研究范圍。 

可以使用各种R包来解决特定问题并且还有替代功能来解决常见问题。以下是本次审查中用于读取管理，分析和显示大数据R的软件包
运行以下行以安装和加载所需的包。 


  

  

    该评价将基于orca大数据R集该大数据R集包含来自基于人群的回顾性队列设计的大数据R。 

    它包括1985年1月1ㄖ至2005年12月31日期间芬兰最北部省份诊断为口腔鳞状细胞癌（OSCC）的338名患者的一部分患者的随访始于癌症诊断之日，并于2008年12月31日死亡迁移或隨访截止日期结束。死亡原因分为两类：（1） ）OSCC死亡; （2）其他原因造成的死亡

    sex=性别，类别1 =“女性”的因素2 =“男性”，

    age=诊断癌症日期的姩龄（年）

    time=自诊断至死亡或审查的随访时间（以年为单位），

    event=结束随访的事件（因子）：1 =活检2 =口腔癌死亡， 3 =其他原因造成的死亡
  

  

    

  

  

    

      

        
      

    

  

  

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