错误“权重不和为1”，但它们将和为1(R的MCDM包)

Question

我正在对一个多标准的决策模型进行敏感性分析。该模型在R中运行，使用的是包MCDM。该模型的一个关键组成部分是它依赖于用户给定的一组权重，这些权重必须之和为1。我正在处理的权重偏好最初没有和到1，但我将其归一化为1。

weights <- data.frame("w1"=0.03125, "w2"=0.53125, "w3"=0.84375, "w4"=0.21875, "w5"=0.46875, "w6"=0.28125, "w7"=0.96875)

normal_weights <- weights/rowSums(weights)

当我检查以确认新的权重之和为1时，R确认它们确实.

rowSums(normal_weights)

...returns a "1“。

然而，当我运行模型时，我得到了包特定的错误，权重不等于1。

基于我自己试图解决这个问题，我猜这与以下问题有关：

1. 重量以双倍的形式储存。
2. 通常情况下，这很好，因为小数位后面的16位数并不总是比needed...but多。
3. rowSums实际上不会返回真正的"1“，所以如果一组权重存在轻微的精度问题，我在运行模型之前不会注意到
4. 错误发生

这可能是发生了什么吗？如果是的话，我该如何解决呢？有办法保持精确吗？更好的正常化方式不会引起这个问题？

编辑：，我知道R Q&A "Why are these numbers not equal?"回答了R为什么这么做；但是，考虑到我不能改变我正在工作的包，那篇文章并没有回答我关于解决这个问题的一些变通方法的问题？

Answer 1

这是很正常的，很难检查一个数字是否是1。仅仅因为R打印1并不意味着它就是1。事实上，你可以很容易地看到

identical(rowSums(normal_weights),1)
[1] FALSE

事实上，你可以看到

 rowSums(normal_weights) -1
[1] -1.110223e-16

所以我会做两件事：

1)确定权重之和为1，精度合理，类似于1e-8 (这取决于您的问题)。

2)要避免错误，只需将normal_weights的最后一个元素定义为1--其他元素的和：

 normal_weights[length(normal_weights)] <- 1- 
 sum(normal_weights[1:(length(normal_weights)-1)])

 identical(rowSums(normal_weights),1)
 [1] TRUE

我想，您使用的MCMC函数在某个地方用作x == y语句，如果它们有一个容性测试，可能会更好，但这是另一个故事。