R dpnorm 稳定评估正常 c.d.f.s 之间的差异

说明

评估两个 N(0,1) 累积分布函数之间的差异，避免取消错误。

用法

dpnorm(x0,x1)

参数

x0	用于评估标准正态分布函数的较低值向量。
x1	用于评估标准正态分布函数的上限值向量。

细节

相当于 pnorm(x1)-pnorm(x0) ，但当 x0 和 x1 值非常接近或位于标准法线的上尾时稳定。

例子

require(mgcv)
x <- seq(-10,10,length=10000)
eps <- 1e-10
y0 <- pnorm(x+eps)-pnorm(x) ## cancellation prone
y1 <- dpnorm(x,x+eps)       ## stable
## illustrate stable computation in black, and
## cancellation prone in red...
par(mfrow=c(1,2),mar=c(4,4,1,1))
plot(log(y1),log(y0),type="l")
lines(log(y1[x>0]),log(y0[x>0]),col=2)
plot(x,log(y1),type="l")
lines(x,log(y0),col=2)

作者

Simon N. Wood simon.wood@r-project.org