いつでもrjagsを実行することなくSweaveでラテックス文書をコンパイルするには？

Question

sweaveとlatexをrに設定してpdfを作成しています。私はMCMCメソッドのためにrjagsを実行しています。これらのモデルの実行には、収束するまでに約1時間かかります。 sweaveコードを実行してpdfをコンパイルするたびに、jagsモデルもすべて再実行されます。これにより、pdfをコンパイルするのに1時間かかると、小さな構文エラーを苦痛にさせているかどうかを編集して調べることができます。 jagsコードで生成されたすべての変数は保持しますが、毎回sweaveを評価する必要はありません。 データは、ここで見つけることができます：あなたは、私は24個の異なるモデルを作成しています見ることができるようにここでhttps://uwyo-files.instructure.com/courses/481850/files/36253354/course%20files/project4_genomebinom/chrgc.txt?download=1&inline=1&sf_verifier=ea3569eec1ca938fad4122a92e35ff57&ts=1462863980&user_id=569842

は、いくつかのサンプルコード

\documentclass[12pt, letterpaper]{article} 
\begin{document} 

<<computation,results=hide>>= 
humangc <- read.csv("c:\\temp\\RtmpYpMfSP\\data15a4519241c1") 
chr<-substr(humangc$chr, 4, 8) 
chr[chr=='X']<-23 
chr[chr=='Y']<-24 
chr<-as.numeric(chr) 
humangc<-data.frame(humangc[,-1], chr=chr) 
humangc<-humangc[order(humangc$chr, humangc$bp),] ### reorder data by chr 

## drop NA data and blocks with fewer than 100000 (10%) valid data 
humangc<-humangc[!is.na(humangc$valid) & humangc$valid > 100000,] 


### hierarchical Bayesian model in JAGS 
bin.beta.beta<-" 
model{ 
for(i in 1:bins){ 
gc[i] ~ dbinom(p[i], n[i]) 
p[i] ~ dbeta(chrgc * chrprec, (1-chrgc)*chrprec) 
} 

chrgc ~ dbeta(1,1) ## chrgc is same as pi 
chrprec ~ dunif(0.001,10000) ## chrprec is same as theta 
} 
" 
require(rjags) 

for(i in 1:24){ 
data.jags<-list(gc=humangc$gc[humangc$chr==i], 
       n=humangc$valid[humangc$chr==i], 
       bins=length(humangc$gc[humangc$chr==i])) 

mod.jags<- jags.model(textConnection(bin.beta.beta),data=data.jags,n.chains=3,n.adapt=1000) 

mod.samples<-jags.samples(model=mod.jags, variable.names=c("chrgc", "chrprec"), n.iter=5000,thin=2) 
### summarize quantiles of beta and p-values of empirical obs from Beta 

gcest<-NULL 

gcest$q<-qbeta(c(0.025, 0.5, 0.975), 
       mean(mod.samples$chrprec[1,,] * mod.samples$chrgc[1,,]), 
       mean(mod.samples$chrprec[1,,] * (1-mod.samples$chrgc[1,,]))) 
gcest$p<-pbeta(humangc$perc[humangc$chr==i], 
       mean(mod.samples$chrprec[1,,] * mod.samples$chrgc[1,,]), 
       mean(mod.samples$chrprec[1,,] * (1-mod.samples$chrgc[1,,]))) 
gcest$perc <- humangc$perc[humangc$chr==i] 
gcest$bp <- humangc$bp[humangc$chr==i] 
## write workspace for chromosome to disk 
save.image(paste("Rworkspace_chr", i, sep="")) 
    } 
@ 


<<echo=F, fig=T, include=F>>= 
update(mod.jags) 
require(coda) 
params <- c("chrgc", "chrprec") 
samps <- coda.samples(mod.jags, params, n.iter = 2000) 
plot(samps) 
@ 
SOME TRIVIAL TEXT!!!!!! 
end{document} 

です。それは少し時間がかかります。どのように私は "SOME TRIVIAL TEXT !!!!!!!" jagsによって作成された変数が必要な場合、私はpdfをコンパイルするとすぐに表示されますか？

上記工程は、時間がかかります。

Answer 1

cacheチャンクオプションをご覧ください。チャンクの結果は、初めてRデータベースファイルで実行されるときに格納できます。再度実行すると、キャッシュされたチャンクはスキップされます。可能なもののより完全な説明はhereで見つけることができます。