计算R - 数值精度中卡方分布的微小数

Question

我在R中使用pchisq函数来计算卡方分布的累积分布函数。我想计算非常小的值，使得1-pchisq（...）可以具有小于2.2e-16的值（这是R的数字格式的数值精度限制）。现在，这些非常小的值只是变为0。

我尝试过的事情：

• 将数字显示选项设置为22（最大）

• 使用Rmpfr软件包提高精度，但该数字格式不适用于pchisq函数

• 将CDF功能分解为其组件伽玛函数，但这导致类似的精度限制。关于如何计算我想要的东西的任何想法？

背景：我正在使用Fisher's method来组合一堆p值。是的，我知道这些p值是微不足道的，但它实际上对我正在分析的内容很有用。

Answer 1

有几件事。

• 2.2e-16 不 R中值的精度下限;这只是R默认使用format.pval：
打印非常小的p值的方式

format.pval(1e-20)
## [1] "< 2.22e-16"

• 小于约1e-320 的值向下舍入为零：

1e-330
## [1] 0

@ SeverinPappadeux的建议是完全正确的：

pchisq(121231,1,lower.tail=FALSE,log.p=TRUE)
## [1] -60621.58

这相当于10 ^（ - 26327）：

-60621.58/log(10)
## -26327.62

检查一个不太极端的值：

log10(pchisq(100,1,lower.tail=FALSE) )
## [1] -22.81702
pchisq(100,1,lower.tail=FALSE,log.p=TRUE)/log(10)
## [1] -22.81702

此外，log(p)正是您需要用于Fisher方法的。