我正在对大约 120 万个观测值运行大约 45,000 个局部线性回归（基本上），所以我很感激一些帮助试图加快速度，因为我不耐烦。
我基本上是在尝试为一堆公司构建逐年工资合同——功能工资（给定公司、年份、职位的经验）。
这是我正在使用的数据（基本结构）集：
> wages
firm year position exp salary
1: 0007 1996 4 1 20029
2: 0007 1996 4 1 23502
3: 0007 1996 4 1 22105
4: 0007 1996 4 2 23124
5: 0007 1996 4 2 22700
---
1175141: 994 2012 5 2 47098
1175142: 994 2012 5 2 45488
1175143: 994 2012 5 2 47098
1175144: 994 2012 5 3 45488
1175145: 994 2012 5 3 47098
我想为所有公司构建经验水平 0 到 40 的工资函数，例如：
> salary_scales
firm year position exp salary
1: 0007 1996 4 0 NA
2: 0007 1996 4 1 21878.67
3: 0007 1996 4 2 23401.33
4: 0007 1996 4 3 23705.00
5: 0007 1996 4 4 24260.00
---
611019: 9911 2015 4 36 NA
611020: 9911 2015 4 37 NA
611021: 9911 2015 4 38 NA
611022: 9911 2015 4 39 NA
611023: 9911 2015 4 40 NA
为此，我一直在使用 COBS（约束 B 样条曲线）包（在 @BondedDust 的建议下），它允许我建立工资合同的单调性。
一些问题仍然存在；特别是，当我需要推断时（只要给定的公司没有任何非常年轻或非常老的员工），拟合就有失去单调性或降至 0 以下的趋势。
为了解决这个问题，我一直在数据边界之外使用简单的线性外推——将拟合曲线延伸到外面min_exp，max_exp使其通过两个最低（或最高）拟合点——并不完美，但它似乎正在做很不错。
考虑到这一点，这就是我到目前为止的做法（请记住，我是个data.table狂热分子）：
#get the range of experience for each firm
wages[,min_exp:=min(exp),by=.(year,firm,position)]
wages[,max_exp:=max(exp),by=.(year,firm,position)]
#Can't interpolate if there are only 2 or 3 unique experience cells represented
wages[,node_count:=length(unique(exp)),by=.(year,firm,position)]
#Nor if there are too few teachers
wages[,ind_count:=.N,by=.(year,firm,position)]
#Also troublesome when there is little variation in salaries like so:
wages[,sal_scale_flag:=mean(abs(salary-mean(salary)))<50,by=.(year,firm,position)]
wages[,sal_count_flag:=length(unique(salary))<5,by=.(year,firm,position)]
cobs_extrap<-function(exp,salary,min_exp,max_exp,
constraint="increase",print.mesg=F,nknots=8,
keep.data=F,maxiter=150){
#these are passed as vectors
min_exp<-min_exp[1]
max_exp<-min(max_exp[1],40)
#get in-sample fit
in_sample<-predict(cobs(x=exp,y=salary,
constraint=constraint,
print.mesg=print.mesg,nknots=nknots,
keep.data=keep.data,maxiter=maxiter),
z=min_exp:max_exp)[,"fit"]
#append by linear extension below min_exp
c(if (min_exp==1) NULL else in_sample[1]-
(min_exp:1)*(in_sample[2]-in_sample[1]),in_sample,
#append by linear extension above max_exp
if (max_exp==40) NULL else in_sample[length(in_sample)]+(1:(40-max_exp))*
(in_sample[length(in_sample)]-in_sample[length(in_sample)-1]))
}
salary_scales<-
wages[node_count>=7&ind_count>=10
&sal_scale_flag==0&sal_count_flag==0,
.(exp=0:40,
salary=cobs_extrap(exp,salary,min_exp,max_exp)),
by=.(year,firm,position)]
请注意可能会减慢我的代码速度的特别之处？还是我被迫忍耐？
在这里玩的是一些较小的坚定头寸组合：
firm year position exp salary count
1: 0063 2010 5 2 37433 10
2: 0063 2010 5 2 38749 10
3: 0063 2010 5 4 38749 10
4: 0063 2010 5 8 42700 10
5: 0063 2010 5 11 47967 10
6: 0063 2010 5 15 50637 10
7: 0063 2010 5 19 51529 10
8: 0063 2010 5 23 50637 10
9: 0063 2010 5 33 52426 10
10: 0063 2010 5 37 52426 10
11: 9908 2006 4 1 26750 10
12: 9908 2006 4 6 36043 10
13: 9908 2006 4 7 20513 10
14: 9908 2006 4 8 45023 10
15: 9908 2006 4 13 33588 10
16: 9908 2006 4 15 46011 10
17: 9908 2006 4 15 37179 10
18: 9908 2006 4 22 43704 10
19: 9908 2006 4 28 56078 10
20: 9908 2006 4 29 44866 10