1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Programowanie równoległe w R
Connected

ćwiczenie

Przechwytywanie błędów modelowania

Oczekiwana długość życia przy urodzeniu jest jednym z głównych wskaźników zdrowia populacji.

Pracujesz jako konsultant w dziedzinie zdrowia publicznego. Twój klient chce wiedzieć, o ile wzrasta oczekiwana długość życia na każdy dolar wydany na opiekę zdrowotną. Zebrałeś dane dotyczące oczekiwanej długości życia (w latach) dla wszystkich krajów oraz odpowiadających im wydatków na opiekę zdrowotną per capita w latach 2001–2021. Statystyk współpracujący z projektem napisał kod dopasowujący modele regresji do danych każdego kraju. Niestety dane zawierają braki, które powodują błędy podczas dopasowywania modeli.

W przestrzeni roboczej masz listę ramek danych ls_df, gdzie każdy element zawiera dane dla jednego kraju. Planujesz zrównoleglić obliczenia za pomocą parLapply() i użyć tryCatch() do przechwytywania błędów. Pakiet parallel jest już wczytany.

Instrukcje

100 XP
  • Przekaż funkcję do argumentu error. Funkcja ta powinna przyjmować jeden argument e i używać paste(), aby umieścić ciąg "Error!" przed e.
  • Zmodyfikuj fit_lm() tak, aby sprawdzała, czy model jest ciągiem znakowym zawierającym komunikat o błędzie.
  • Utwórz klaster z sześcioma rdzeniami.
  • Zastosuj fit_lm() do listy ls_df równolegle, używając parLapply().