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有人可以向我解释一下公差参数all.equal吗？

手册说( ?all.equal) ：

tolerance：数值≥0。不考虑小于容差的差异。

scale = NULL（默认值）的数值比较是通过首先计算两个数值向量的平均绝对差来完成的。如果这小于公差或不是有限的，则使用绝对差，否则使用平均绝对差缩放相对差。

例子：

all.equal(0.3, 0.26, tolerance=0.1)

返回Mean relative difference: 0.1333333

为什么这里返回平均相对差异？两个数值向量的平均绝对差不是小于容差吗？

0.3 - 0.26 = 0.04 < 0.1

谢谢！

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如果target大于tolerance，则似乎要检查relative error <= tolerance。也就是说，abs(current-target)/target <= tolerance在：

all.equal(target, current, tolerance)

例如：

all.equal(3, 6, tolerance = 1)
# TRUE --> abs(6-3)/3 <= 1

相反，如果target小于tolerance，则all.equal使用mean absolute difference。

all.equal(0.01, 4, tolerance = 0.01)
# [1] "Mean absolute difference: 3.99"

all.equal(0.01, 4, tolerance = 0.00999)
# [1] "Mean relative difference: 399"

all.equal(4, 0.01, tolerance = 0.01)
# [1] "Mean relative difference: 0.9975"

但是，这不是文档所述。为了进一步了解为什么会发生这种情况，让我们看一下相关的片段all.equal.numeric：

# take the example: all.equal(target=0.01, current=4, tolerance=0.01)
cplx <- is.complex(target) # FALSE
out <- is.na(target) # FALSE
out <- out | target == current # FALSE

target <- target[!out] # = target (0.01)
current <- current[!out] # = current (4)

xy <- mean((if(cplx) Mod else abs)(target - current)) # else part is run = 3.99

# scale is by default NULL
what <- if (is.null(scale)) {
    xn <- mean(abs(target)) # 0.01
    if (is.finite(xn) && xn > tolerance) { # No, xn = tolerance
        xy <- xy/xn
        "relative"
    }
    else "absolute" # this is computed for this example
}
else {
    xy <- xy/scale
    "scaled"
}

在上面的代码中检查的所有内容（仅显示来自 OP 的示例的必要部分）是：从 and 中删除任何 NA 和相等的值（oftarget和current）。然后计算为和的平均绝对差。但决定它是否会成为或取决于部分。这里不检查任何条件。这仅取决于哪个是。targetcurrentxytargetcurrentrelativeabsolutewhatxyxnmean(abs(target))

因此，总而言之，OP粘贴的部分（为方便起见粘贴在这里）：

如果这个（意思是，平均绝对差）小于公差或不是有限的，则使用绝对差，否则使用平均绝对差缩放相对差。

似乎错误/误导。

于 2013-03-11T09:11:10.083 回答