R 在引擎盖下使用哪种算法来计算方差？-解网

问：

有几种或多或少的数值鲁棒性和精确算法来计算数据样本的方差。例如，有一个高精度的公式（见下面的参考文献），大致相当于x

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

这有点低效，因为它对数据进行了两次传递。另一方面，数学上等效的公式更容易发生灾难性的取消。还有许多其他算法，其中一些算法只对数据进行一次传递;例如，参见 Chan、Golub、LeVeque 或 Ling 的评论。mean(x^2)-mean(x)^2

R 在引擎盖下使用哪种算法来计算函数的方差？我阅读了该函数的手册页，但它们没有说明所使用的特定算法。我不是程序员，很难理解底层 C 代码中发生的事情。var()

R 算法精度方差

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>

并在其中调用对象 cov.c。您可以在该链接中找到算法。.Call(C_cov,...)Cvar

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R 在引擎盖下使用哪种算法来计算方差？

Which algorithm does R use under the hood to calculate the variance?

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