有没有人尝试在“小鼠”包中并行化多重插补？

Question

我知道Amelia R包为并行多重插补 (MI)提供了一些支持。 但是，对我的研究数据的初步分析显示数据不是多元正态的，因此，不幸的是，我不能使用Amelia 。 因此，我改用针对 MI 的mice R包，因为该包可以对非多元正态数据执行 MI。

由于通过mice的 MI 过程非常缓慢（目前我使用的是 AWS m3.large 2 m3.large例），我开始怀疑是否可以并行化该过程以节省处理时间。 根据我的检讨mice文件和相应的JSS文件，以及mice的源代码，看来目前包不支持并行操作。 这是可悲的，因为恕我直言，MICE 算法自然是并行的，因此，它的并行实现应该相对容易，并且会在时间和资源上产生显着的经济性。

问题：有没有人尝试在mice包中并行化 MI，无论是在外部（通过R并行工具）还是在内部（通过修改源代码），结果是什么（如果有的话）？ 谢谢！

Answer 1

最近，我尝试通过外部的mice包来并行化多重插补 (MI) ，也就是说，通过使用R多处理设施，特别是R基础发行版标配的parallel包。 基本上，解决方案是使用mclapply()函数来分配所需 MI 迭代总数的预先计算份额，然后将结果估算数据合并到单个对象中。 在性能方面，这种方法的结果超出了我最乐观的预期：处理时间从 1.5 小时减少到7 分钟以下（！）。 那只是在两个内核上。 我已经删除了一个多级因素，但它应该没有太大影响。 无论如何，结果令人难以置信！