평균 산모 연령 부트스트랩
산모 연령(출산 시 어머니의 나이)은 한 집단의 출생 건강을 판단하는 중요한 지표예요. 산모 연령이 너무 높거나 낮으면 출산 결과에 부정적인 영향을 줄 수 있어요.
여러분은 미 보건부의 데이터 분석가예요. 미국 50개 주와 워싱턴 D.C. 각각에 해당하는 51개의 데이터 프레임으로 이루어진 리스트 ls_df가 주어졌고, 각 데이터 프레임에는 maternal_age 열이 들어 있어요. 상사는 주별 평균 산모 연령의 분포를 부트스트랩으로 추정해 달라고 요청했어요. 이미 단일 데이터 프레임에 대해 부트스트랩을 수행하는 반복문은 작성해 두었고, 이제 이 계산을 병렬화해야 해요. parallel 패키지는 미리 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R의 병렬 프로그래밍
연습 안내
- 평균의 분포를 반환하도록 부트스트랩 반복문을 함수로 감싸세요.
- 코어 4개로 클러스터를 설정하세요.
parLapply()를 사용해ls_df에 부트스트랩 함수를 병렬로 적용하세요.- 모든 계산이 끝나면 클러스터를 종료하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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)