[R-br] Diferença de resultados entre 64 e 32 bits

[Benilton Carvalho]

Alguma chance de algum dos computadores q vc tenha usado estar
utilizando alguma "compilacao propria" do R ou algum esquema de
otimizacao?

Executei o seu codigo no meu computador e tudo parece OK (ie., o
objeto 'a' eh identico entre arquiteturas)... O arquivo a seguir
possui 2 elements: a32 e a64, resultantes do codigo q vc enviou.

https://www.dropbox.com/s/srn0bhtmen4fd6u/R64x32.Rda

Experimente o comando a seguir ao carregar o arquivo:

all.equal(a32, a64)

A unica coisa q consigo imaginar e' se alguma "otimizacao" ao compilar
o R e qq outro acessorio utilizado nao tiver dado certo.


b


2012/7/17 Rodrigo Coster <rcoster em gmail.com>:
> Caros,
>
> programei uma rotina para estimar por máxima verossimilhança os parâmetros
> de uma cópula e para ver se estava certo comparei os resultados com o
> comando do pacote copula. Encontrei diferenças apenas na 5a casa decimal em
> diante, que considerei como sendo por causa do método numérico utilizado. Só
> que, ao fazer a mesma comparação num computador 64 bits os resultados são
> bastante divergentes (o meu código muda o valor estimado, enquanto o pacote
> copula mantem), mudando na 2a casa decimal (no caso o parâmetro é a
> correlação, então a 2a casa decimal é bem importante). Dai me bateu a
> seguinte dúvida: em qual confiar?
>
> Código:
> require(copula)
> require(MASS)
> set.seed(31415)
>
> normCop <- function(param,data) {
>  n <- nrow(data)
>  if (length(param) != n) { param <- rep(param,nrow(data)) }
>  cop <- mapply(normalCopula,param=param,MoreArgs=list(dim=2))
>  datalist <- apply(data,1,list)
>  for (i in 1:n) { datalist[[i]] <- datalist[[i]][[1]] }
>  out <- -sum(log(mapply(dcopula,copula=cop,u=datalist)))
>  if (out == Inf) { out = exp(100) }
>  return(out)
> }
> a <- matrix(0,20,2)
> n <- 100
> Sigma <- matrix(c(10,3,3,2),2,2)
> for (j in 1:20) {
>  data <- mvrnorm(n=n, rep(0, 2), Sigma)
>  data <- apply(data,2,rank)/(n+1)
>
>  fitNormCop <- function(data) {
>   optim(cor(data)[2],normCop,data=data, lower = 0, upper =
> .9999,method="L-BFGS-B")
>  }
>  a[j,1] <- fitNormCop(data)$par # Meu
>  a[j,2] <- fitCopula(normalCopula(.2,2), data, method="ml")@estimate #
> Pacote copula
> }
>
> E aqui um gráfico de dispersão comparando todos:
> http://img411.imageshack.us/img411/7527/92588280.png
>
>
>
>
>
>
> []'s
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