Acho que não fui claro o suficiente: os desvios deveriam, de fato, ser iguais (os números estão à mesma distância de suas respectivas médias), porém o R não retrata assim (independentemente da quantidade de dígitos) e eu fiquei surpreso.

Na minha época, sei que havia coisinhas que evitávamos, como elevar números muito grandes ao quadrado para somá-los e depois dividi-los, quando era possível contornar o problema aplicando a divisão previamente, mas nas máquinas de hoje eu achei que não era necessário preocupar-se com tais acontecimentos.

Alguma outra pista?

C.

Em 14 de abril de 2011 17:13, Gustavo Henrique de Carvalho <gustavo.bio@gmail.com> escreveu:
http://cran.r-project.org/doc/FAQ/R-FAQ.html#Why-doesn_0027t-R-think-these-numbers-are-equal_003f

> print(y$dp, digits = 13)
[1] 0.005773502691896 0.005773502691897

2011/4/14 Benilton Carvalho <beniltoncarvalho@gmail.com>:
> Cezar,
>
> o que vc esta' procurando e' o seguinte:
>
> all.equal(y$dp - refer, rep(0, 2))
>
> b
>
> 2011/4/14 Cézar Freitas <cezarcamelo@gmail.com>:
>> Olá.
>>
>> Bem, escrevo apenas para ilustrar algo que me surpreendeu. Estava plotando
>> gráficos e os colorindo segundo seu desvio padrão estava ou não acima de um
>> ponto de corte. Reproduzo abaixo a parte do código que interessa:
>>
>> y=as.data.frame(matrix(c(4.96,5.02,4.97,5.03,4.96,5.03), ncol=3))
>> y$dp=apply(y,1,sd)
>>
>>> y
>>     V1   V2   V3          dp
>> 1 4.96 4.97 4.96 0.005773503
>> 2 5.02 5.03 5.03 0.005773503
>>
>> refer=y$dp[1]
>>
>> y$dp<=refer
>>
>> [1]  TRUE FALSE
>>
>> Sei que o R é extremamente preciso e até podemos alterar sua mantissa nos
>> cálculos, mas isso não é rotineiro para cálculos tão simples. O pessoal do
>> cálculo numérico saberia dizer o que evitar para não cair nessas armadilhas
>> no futuro?
>>
>> Abraços,
>> Cézar Freitas
>>
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