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 <[email protected] > <mailto:[email protected]>> > > 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 <[email protected] > <mailto:[email protected]>>: > > 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 > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > [email protected] <mailto:[email protected]> > > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e > forneça código > > mínimo reproduzível. > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] <mailto:[email protected]> > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e > forneça código mínimo reproduzível. > > > > > _______________________________________________ > R-br mailing list > [email protected] > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código > mínimo reproduzível.
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