julia langを使用して予測MixedModels.jl

Question

私はジュリア言語（バージョン0.6.0（2017-06-19 13:05 UTC）公式http://julialang.org/ Windows 7マシンでx86_64-w64-mingw32をリリース）を使用しています。私はRの背景を持っており、混合モデルの実装が非常に大きなデータセット（n> 2,000,000、p> 100）では遅くなることを発見しました。したがって、私は代替案を探して、推理時間になるとジュリアは速いと思われます。

私がここで提起したい質問は、dmbatesのMixedModels.jlパッケージに関するものです。たとえばlme4と比較して信じられないほどのスピードを犠牲にして、予測関数もあるのだろうかと思っていました。ここでR`s lme4パッケージから染料データを呼び出しMWEは次のとおりです。

using MixedModels, RCall 

R> library(“lme4”) 
R> data(Dyestuff) 

Dyestuff = rcopy(R"Dyestuff"); 
mm = fit!(lmm(@formula(Yield ~ 1 + (1 | Batch)), Dyestuff)); 

それでは、どのように私はのようなものを使用して予測を行うことができます。

predict(mm, newdata = Dyestuff)

事前に多くのおかげで。

Answer 1

まだJuliaはまだv1.0に達していないことに注意してください。多くの場合、リリース間に大きなAPI変更があります。同様にMixedModels.jlは現在開発中であり、独自のAPIでJulia APIの変更を追跡する必要があります。ここの情報は、執筆の時点で（うまくいけば）正しいです。現在のリビジョンe566fcfでMixedModels.jlのソースコードを見るとは

、何predict()方法はないが、/ StatsBase.fitted()をオーバーライドから継承fitted()方法があります。また、をオーバーライドするpredict()メソッドを記述し、プル要求として送信するだけで十分です。 simulate() methodを見ることができます。既存のデータに基づいて新しいデータを生成するのではなく、渡されたデータを引数として使用します。