all.equal（）的tolerance参数如何工作？

Question

有人请向我解释all.equal的公差参数吗？

的手册说（?all.equal）：

tolerance：小于公差数值≥0的差异是不 考虑。

scale = NULL（默认值）的数值比较由首先计算两个数值向量的平均绝对差的 完成。 如果这小于公差或不是有限的，则使用绝对差异 ，否则相对差异按平均绝对差值缩放。

例子：

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

回报Mean relative difference: 0.1333333

为什么平均相对差回到这里？两个数值向量的平均绝对差值是否小于公差？

0.3 - 0.26 = 0.04 < 0.1 

谢谢！

Answer 1

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

all.equal(target, current, tolerance) 

对于前：

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

相反，如果target比tolerance较小，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" 

然而，这是不是什么的文档状态。进一步看，为什么发生这种情况，让我们来看看相关的代码片段从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" 
} 

所有这一切都在代码被检查以上（仅用于从OP例子中的必要部分）是： 从target和current删除任何NA和相等值（的target和current）。然后计算xy作为target和current的平均绝对差值。但是决定是否将要relative或absolute取决于部分what。这里xy没有检查任何条件。它取决于只有在xn这是mean(abs(target))。

所以，最后，由OP粘贴部分（粘贴在这里为方便起见）：

如果这（意思，平均绝对差）是小于公差或不是有限的，绝对的使用差异，否则通过平均绝对差异缩放相对差异。

似乎是错误/误导。