d******n
发帖数: 150 | 1 我现在在写一个函数来计算Fisher information matrix，但是因为我在full model 和
reduced model之间要频繁地转换，所以参数个数是在变化的，有时要计算full model的 Fisher
information matrix，有时要计算reduced model 的Fisher information matrix.
怎么实现这个函数， 根据我设定的几个参数来计算呢？
我目前做的是先计算full model的information matrix, 比如叫I 然后有一个输入
vector 比如叫id 来指示示第几个参数是我需要的，这样我只需要返回 sub matrix， I[id,id]
就得到了我所想要的I矩阵了。这样做虽然很简单，但问题是，我的计算要成千上万次计算I, 但
是每次计算都要算full model 的matrix, 而我只需要部分的sub matrix，就浪费了很多计算。
有没有R熟练的，怎么样在计算这个矩阵之前，就告诉R我只需要其中某个sub matrix，然后R就只计
算那部分而不是计算全部矩阵了？ | k****i
发帖数: 70 | 2 看你full matrix 矩阵大不大了. 如果很大, R会相当的慢...如果不大, 就无所谓了.
或者试试用2进制表示10进制试试.
如果full matrix 很大,强烈建议从R中call C来进行矩阵运算. | b*****n
发帖数: 685 | |
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