Bootstrap de l'âge maternel moyen
L'âge maternel, soit l'âge d'une mère au moment de l'accouchement, est un indicateur important de la santé périnatale d'une population. Un âge maternel trop élevé ou trop faible peut nuire au déroulement de la naissance.
Vous travaillez au département de la Santé des États-Unis comme analyste de données. On vous remet une liste, ls_df, de 51 trames de données, une pour chacun des États et pour Washington D.C. Chaque trame de données contient la colonne maternal_age. Votre supérieur souhaite que vous créiez, par bootstrap, une distribution de la moyenne de l'âge maternel pour chaque État. Vous avez déjà écrit une boucle pour effectuer le bootstrap sur une seule trame de données. Vous devez paralléliser ce calcul. Le paquet parallel a été chargé pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Programmation parallèle en R
Instructions de l’exercice
- Encapsulez la boucle de bootstrap dans une fonction qui retourne la distribution de la moyenne.
- Configurez un grappe de calcul de quatre cœurs.
- Appliquez la fonction de bootstrap à
ls_dfen parallèle avecparLapply(). - Arrêtez le grappe une fois tous les calculs terminés.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Wrap the loop into a function
boot_mean <- ___ (df) ___
est <- rep(0, 1e3)
for (i in 1:1e3) {
b <- sample(df$mother_age, replace = T)
est[i] <- mean(b)
}
return(est)
___
# Make a cluster of four
cl <- ___
# Apply function to ls_df in parallel
state_dist <- ___
# Stop cluster
___(cl)