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

[Rodrigo Coster]

Benilton,

os teus resultados são iguais aos meus no R 64 bits. Por resultado antigo
tu diz carregar alguma área de trabalho? Se sim, isso não esta acontecendo.

Leonard,

É um i5 3450 com windows 7, R 2.15.1 e os pacotes são as versões mais
recentes. A outra maquina (que é só 32 bits) eu sei que é um Core 2 Quad
com WinXP, R e pacotes desatualizados


[]'s

2012/7/17 Leonard de Assis <assis.leonard em gmail.com>

>  Eu aqui tenho linux, rodei uma vm windows pra simular o 32 bits e
> comparei com o meu linux (64 bits) deu que os resultados não diferem
>
> Seria bom apresentar maiores detalhes, como versões do R, do pacote,
> máquina, etc
>
> []s
> Leonard de Assis
> assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com
>
> Em 17/07/2012 12:18, Rodrigo Coster escreveu:
>
> Benilton,
>
>  olha, acho muito pouco provável (até pq os 2 são windows, então acho que
> nem existe essa opção). No computador aqui de casa os 2 R divergem no
> resultado (o gráfico que eu mandei foi rodando no R 32 e 64 bits no mesmo
> computador, Windows 7).
>
>  Abri a imagem que tu mandou e rodei o comando, deu que os 2 objetos são
> iguais.
>
>
>  []'s
>
> 2012/7/17 Benilton Carvalho <beniltoncarvalho em gmail.com>
>
>> 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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