Rのパフォーマンスを向上させたり、R関数をC++関数に変換したりする

Question

私は、整数kの確率を計算するR関数を持っています。 k = 1、...、mとなる。 kのサイズが非常に大きい場合（例えば、m = 10,000）、関数は非常に遅い。関数のパフォーマンスを改善するための提案はありますか？

RからのRCPPパッケージを使用できるように、必要に応じてC++で同等の関数を作成したいが、C++についてはわからない。 C++を最初から学ぶ前に、私はあなたの提案もしたいと思います。

prob <- function(k, et, ey, nrep = 10000, m0, m1) 
{ 
    m = m0 + m1 
    t <- rnorm(nrep, et, 1) 
    p0 <- pnorm(-t) 
    p1 <- pnorm(ey - t) 

    mean0 <- (m0 - 1)*p0 + m1*p1 + 1 
    mean1 <- m0*p0 + (m1 - 1)*p1 + 1 

    var0 <- (m0 - 1)*p0*(1 - p0) + m1*p1*(1 - p1) 
    var1 <- m0*p0*(1 - p0) + (m1 - 1)*p1*(1 - p1) 

    prob <- ifelse(et == 0, mean(dnorm(k, mean0, sqrt(var0))), 
        mean(dnorm(k, mean1, sqrt(var1)))) 

    return(prob) 
} 

dnormがベクトル化機能であるので、あなただけのverctorized出力を取得するにはprob

prob_k <- prob(1:10000, et = 1, ey = 1 ,m0 = 5000, m1 = 5000) 

のように呼び出すことができ、あなたがのコードを変更する必要があります機能

prob_k <- sapply(1:10000, prob, et=1, ey=1 ,m0 = 5000, m1 = 5000) 

Answer 1

を適用機能はちょっとでも

prob <- function(k, et, ey, nrep = 10000, m0, m1) 
{ 
    m = m0 + m1 
    t <- rnorm(nrep, et, 1) 
    p0 <- pnorm(-t) 
    p1 <- pnorm(ey - t) 

    mean0 <- (m0 - 1)*p0 + m1*p1 + 1 
    mean1 <- m0*p0 + (m1 - 1)*p1 + 1 

    var0 <- (m0 - 1)*p0*(1 - p0) + m1*p1*(1 - p1) 
    var1 <- m0*p0*(1 - p0) + (m1 - 1)*p1*(1 - p1) 

    if(et == 0) 
    dnorm(k, mean0, sqrt(var0)) 
    else 
    dnorm(k, mean1, sqrt(var1)) 
} 

01どのような形状で

これは私のマシン上でかなり速い（平均5ミリ秒）である

microbenchmark(prob_k <- prob(1:10000, et = 1, ey = 1 ,m0 = 5000, m1 = 5000)) 
# Unit: milliseconds 
#               expr  min 
# prob_k <- prob(1:10000, et = 1, ey = 1, m0 = 5000, m1 = 5000) 4.68232 
#  lq  mean median  uq  max neval 
# 4.776912 5.168405 4.817979 4.907612 7.023989 100