Question

我目前正在使用Rcpp编写R包，需要评估利用beta版本的对数可能性。根据数据的大小（影响beta中的a和b参数），一些左尾beta分布概率最终变得非常小。由于我正在记录日志，我最终遇到了一个下溢问题。例如：

library(Rcpp)
library(inline)
src <- "double x = Rf_pbeta(0.8, (double) 6403, (double) 21, 1, 1);
        return(Rcpp::wrap(x));"
fun <- cxxfunction(signature(), src, plugin = "Rcpp")

如果您运行此代码，则会收到警告：

警告讯息：在fun（）中： pbeta（*，log.p = TRUE） - ＆gt; bpser（a = 6403，b = 21，x = 0.8，...）下溢到-Inf

我知道我可以使用if语句在函数本身中用-DBL_MAX替换-Inf来修复后续计算问题，但可能这并没有消除警告消息。有关如何抑制警告消息（或更优雅地处理此问题）的任何想法？提前谢谢。

Answer 1

我们应该提供与R本身完全相同的界面。正如您已经使用过的那样，我们可以在R：

中完成

R> pbeta(seq(0.2, 0.8, by=0.1), 6403, 21, log=TRUE)
[1] -10176.71  -7583.18  -5744.24  -4319.09  -3156.15  -2174.90      -Inf
Warning message:
In pbeta(seq(0.2, 0.8, by = 0.1), 6403, 21, log = TRUE) :
  pbeta(*, log.p=TRUE) -> bpser(a=6403, b=21, x=0.8,...) underflow to -Inf
R>

所以R（当然）应该尽可能精确 - 这就是我们从像Martin Maechler这样痴迷于细节的严肃统计学家（TM）的辛勤工作中获得的。我认为你应该在r-devel上尝试这个问题，因为我没有看到Rcpp在这里做错了什么 - 它只是将这些值组合到R本身使用的函数中。

最后，你使用Rf_pbeta，这是我最不喜欢的习语。考虑标量R::pbeta或（Rcpp基于糖）矢量化Rcpp::pbeta。

从Rcpp中的Log CDF值处理下溢

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