target
がより大きい場合はtolerance
、をチェックしているようですrelative error <= tolerance
。つまり、abs(current-target)/target <= tolerance
次のようになります。
all.equal(target, current, tolerance)
例:
all.equal(3, 6, tolerance = 1)
# TRUE --> abs(6-3)/3 <= 1
代わりに、target
がより小さい場合はtolerance
、all.equal
を使用しmean absolute difference
ます。
all.equal(0.01, 4, tolerance = 0.01)
# [1] "Mean absolute difference: 3.99"
all.equal(0.01, 4, tolerance = 0.00999)
# [1] "Mean relative difference: 399"
all.equal(4, 0.01, tolerance = 0.01)
# [1] "Mean relative difference: 0.9975"
ただし、これはドキュメントに記載されている内容ではありません。これが発生している理由をさらに調べるために、以下の関連するスニペットを見てみましょうall.equal.numeric
。
# take the example: all.equal(target=0.01, current=4, tolerance=0.01)
cplx <- is.complex(target) # FALSE
out <- is.na(target) # FALSE
out <- out | target == current # FALSE
target <- target[!out] # = target (0.01)
current <- current[!out] # = current (4)
xy <- mean((if(cplx) Mod else abs)(target - current)) # else part is run = 3.99
# scale is by default NULL
what <- if (is.null(scale)) {
xn <- mean(abs(target)) # 0.01
if (is.finite(xn) && xn > tolerance) { # No, xn = tolerance
xy <- xy/xn
"relative"
}
else "absolute" # this is computed for this example
}
else {
xy <- xy/scale
"scaled"
}
上記のコードでチェックされているのは(OPの例に必要な部分のみを示しています) 、NAと等しい値(のと)をとから削除することだけです。次に、との平均絶対差として計算します。しかし、それがそうなるのか、それともその部分に依存するのかを決定すること。そして、ここでは条件がチェックされていません。どちらがであるかだけに依存します。target
current
target
current
xy
target
current
relative
absolute
what
xy
xn
mean(abs(target))
したがって、結論として、OPによって貼り付けられた部分(便宜上ここに貼り付けられています):
これ(つまり、平均絶対差)が許容値よりも小さいか、有限でない場合は、絶対差が使用されます。それ以外の場合は、相対差が平均絶対差でスケーリングされます。
間違っている/誤解を招くようです。