R在遮罩下使用哪种算法来计算方差？

Question

有几种计算数据样本x方差的数值稳健和精确的算法。例如，有一个精度很高的公式(参见下面的参考文献)，大致相当于

( sum((x - mean(x))^2) - (sum(x - mean(x))^2)/length(x) )/length(x)

这有点低效，因为它会进行两次数据传递。另一方面，数学上等价的公式mean(x^2)-mean(x)^2更容易被灾难性地取消。还有许多其他算法，其中一些算法只对数据进行一次遍历；例如，请参阅Chan，Golub，LeVeque或铃儿中的评论。

R在遮罩下使用哪种算法计算与函数var()的方差？我阅读了该函数的手册页，但它们没有提到所使用的具体算法。我不是程序员，很难理解底层C代码中发生了什么。

Answer 1

如果您正在寻找stats::var，只需键入它。

stats::var

function (x, y = NULL, na.rm = FALSE, use) 
{
    if (missing(use)) 
        use <- if (na.rm) 
            "na.or.complete"
        else "everything"
    na.method <- pmatch(use, c("all.obs", "complete.obs", 
        "pairwise.complete.obs", "everything", "na.or.complete"))
    if (is.na(na.method)) 
        stop("invalid 'use' argument")
    if (is.data.frame(x)) 
        x <- as.matrix(x)
    else stopifnot(is.atomic(x))
    if (is.data.frame(y)) 
        y <- as.matrix(y)
    else stopifnot(is.atomic(y))
    .Call(C_cov, x, y, na.method, FALSE)
}
<bytecode: 0x000001f7636f08f8>
<environment: namespace:stats>

在.Call(C_cov,...)中，它调用C对象cov.c。您可以在该链接中找到var的算法。