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औसत मातृ आयु का बूटस्ट्रैपिंग

मातृ आयु, यानी बच्चे के जन्म के समय माँ की आयु, किसी आबादी में नवजात स्वास्थ्य का एक महत्वपूर्ण संकेतक है. बहुत अधिक या बहुत कम मातृ आयु जन्म के परिणामों पर प्रतिकूल प्रभाव डाल सकती है.

आप US Department of Health में एक डेटा एनालिस्ट के रूप में काम करते हैं. आपको 51 डेटा फ्रेम्स की एक सूची ls_df दी गई है — प्रत्येक US राज्य और Washington DC के लिए एक. हर डेटा फ्रेम में maternal_age कॉलम है. आपके मैनेजर चाहते हैं कि आप प्रत्येक राज्य के लिए औसत मातृ आयु के वितरण का बूटस्ट्रैप करें. आपने पहले से ही एक सिंगल डेटा फ्रेम पर बूटस्ट्रैप चलाने के लिए एक लूप लिख लिया है. अब आपको इस गणना को पैरेललाइज़ करना है. आपके लिए parallel पैकेज लोड किया जा चुका है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में पैरेलल प्रोग्रामिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • बूटस्ट्रैप लूप को एक फंक्शन में लपेटिए जो औसत के वितरण को रिटर्न करे.
  • चार कोर का एक क्लस्टर सेटअप कीजिए.
  • parLapply() का उपयोग करके ls_df पर पैरेलल में बूटस्ट्रैप फंक्शन अप्लाई कीजिए.
  • सभी कैलकुलेशंस पूरी होने पर क्लस्टर को रोक दीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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)
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