在R软件中求效率，可以通过以下几种方法实现：
使用`microbenchmark`包进行微基准测试
`microbenchmark`包可以帮助你测量代码块的执行时间，从而评估代码的效率。你可以使用`microbenchmark`函数来对自定义函数进行基准测试，比如在文档中提到的方法。
分块读取大文件
当处理大型数据文件时，R语言可能会消耗大量内存。为了提高效率，可以分块读取文件。例如，使用`readLines`函数读取指定行数的内容，然后再使用`read.table`或`read.csv`函数处理这些内容。这种方法在文档中有详细说明。
使用数据包进行效率分析
对于更复杂的效率分析，如全要素生产率（TFP）的计算，可以使用R中的特定数据包。例如，`Benchmarking`包和`frontier`包提供了进行DEA（数据包络分析）和SFA（随机前沿分析）的工具，这些方法可以帮助你评估多输入多输出系统的效率。具体操作步骤可以参考文档。
优化代码
通过编写更高效的代码和使用更合适的算法，可以显著提高R软件的执行效率。例如，在R中使用`for`循环和`ifelse`语句时，可以通过向量化操作和自定义函数来提高效率。文档中提供了一个使用自定义函数和`for`循环的示例。
使用RStudio进行代码调试和性能分析
RStudio是R语言的一个集成开发环境，它提供了代码编辑、调试和性能分析工具。你可以使用RStudio的内置分析工具来识别代码中的瓶颈，并进行相应的优化。
通过上述方法，你可以在R软件中有效地求效率，提高数据分析的速度和准确性。根据你的具体需求选择合适的方法，可以更好地利用R语言进行高效的数据处理和分析。