인쇄 출력의 10 진수 제어 R

Question

숫자 디스플레이를 제어하려면 R에 옵션이 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

options(digits=10) 

은 R 세션이 끝날 때까지 10 자리로 계산됩니다. R의 도움말 파일에서 숫자 매개 변수에 대한 정의는 다음과 같습니다.

digits : 숫자 값을 인쇄 할 때 의 자릿수를 제어합니다. 제안 사항입니다. 유효한 값 기본적으로 1 ... 22 있습니다 7

그래서,이 단지 제안 말합니다. 10 자리 이상을 항상 표시하고 싶습니다.

두 번째 질문은 22 자리 이상을 표시하려는 경우, 즉 100 자리와 같은 더 정확한 계산을하려면 어떻게해야합니까? 베이스 R로 가능합니까? 아니면 추가 패키지/기능이 필요합니까?

편집 : jmoy의 제안에 덕분에, 나는 sprintf("%.100f",pi)을 시도하고 48 진수를 가지고

[1] "3.1415926535897931159979634685441851615905761718750000000000000000000000000000000000000000000000000000" 

했다. R이 처리 할 수있는 최대 한도입니까? 실제로 pi에는 무한 수의 소수가 있습니다. 당신은 전체 출력을 직접 생산하는 경우

Answer 1

단지 제안 일 뿐이므로 옵션 값을 무시한 인쇄 기능을 쉽게 작성할 수 있습니다. 기본 제공 인쇄 및 서식 지정 기능은 options 값을 기본값으로 사용합니다.

두 번째 질문과 관련하여 R은 유한 정밀도 산술을 사용하므로 사용자의 답변이 소수점 이하 15 자리 또는 16 자리를 초과하여 정확하지 않으므로 일반적으로 더 많이 필요하지 않습니다. gmp과 rcdd 패키지는 인터프리터 (interace)를 통해 gmp 라이브러리에 대한 다중 정밀도 산술 연산을 처리하지만, 이는 double 형의 소수 자리수가 아닌 큰 정수와 관련이 있습니다.

Mathematica 또는 Maple으로하면 마음껏 원하는 소수 자릿수를 제공 할 수 있습니다.

편집 :
소수점과 유효 숫자의 차이점을 생각하는 것이 유용 할 수 있습니다. 15 번째 유효 숫자 이상의 차이점에 의존하는 통계 테스트를 수행하는 경우 분석은 거의 확실합니다.

한편, 매우 작은 숫자 만 처리하는 경우 R은 .Machine$double.xmin (일반적으로 2e-308)만큼 작은 숫자를 처리 할 수 ​​있으므로 문제가 적습니다.

이 두 분석을 비교하십시오.

x1 <- rnorm(50, 1, 1e-15) 
y1 <- rnorm(50, 1 + 1e-15, 1e-15) 
t.test(x1, y1) #Should throw an error 

x2 <- rnorm(50, 0, 1e-15) 
y2 <- rnorm(50, 1e-15, 1e-15) 
t.test(x2, y2) #ok 

첫 번째 경우 숫자 사이의 차이는 많은 유효 숫자 다음에 발생하므로 데이터는 "거의 일정"합니다. 두 번째 경우에는 숫자 사이의 차이 크기가 동일하지만 숫자 자체의 크기와 비교할 때 크기가 큽니다.

e3bo에서 언급 한 바와 같이

---

, 당신은 Rmpfr 패키지를 사용하여 부동 소수점 숫자를 여러 정밀도를 사용할 수 있습니다.

mpfr("3.141592653589793238462643383279502884197169399375105820974944592307816406286208998628034825") 

이들은 정기적으로 (배정 밀도)보다 numeric 벡터를 사용하는 것이 많이 느리고 더 많은 메모리,하지만 당신은 잘못 조절 문제 나 불안정 알고리즘이있는 경우 유용 할 수 있습니다.

Answer 2

, 당신은 내가 숫자의 정확한 숫자를 인쇄하는 R의 높은 수준의 기능을 강제로 어떤 방법을 모르는의 sprintf에게

> sprintf("%.10f",0.25) 
[1] "0.2500000000" 

를 사용할 수 있습니다.

R의 일반적인 숫자를 인쇄하는 경우 100 비트를 표시하는 것이 적합하지 않습니다. 64 비트 double을 사용하여 얻을 수있는 최상의 정확도는 약 16 자리입니다 (시스템에서 .Machine $ double.eps를보십시오). 나머지 숫자는 단지 쓰레기가 될 것입니다.