[问题类型]:
经验咨询(我想用R 连接某些数据库，请问大家的经验)
[软件熟悉度]:
使用者(已经有用R 做过不少作品)
[问题叙述]:
大家好，我在计算超几何分配的机率分布时遇到了一个问题:
首先, 我总共有24607颗球, 其中白球有1865颗, 黑球有22742颗
要算的是...现在我不放回抽了3460颗，其中至少有379颗白球的机率
在R底下我用的是phyper, python下我用的是stats.hypergeom.sf
但两者算出的结果有点不同，请问我该相信哪一种方法算出来的结果?
[程式范例]:
R:
1 - phyper(379-1,1865,22742,3460) = 7.993606e-15
Python:
stats.hypergeom.sf(379-1,24607,1865,3460) = 7.96882090302e-15
奇怪的是, 如果我在phyper当中开启log.p的设定:
-phyper(379-1,1865,22742,3460,log.p=TRUE) = 7.968821e-15
就可以得到跟python一样的结果, 请问为何会这样?
*[m
[关键字]:
hypergeometric

结果好像只差一点点, 可能是浮点数运算导致的不一致

看文件里有没有写log.p代表什么设定,感觉是approximation可能是计算过程中,有没有把机率变成log表示？

log.p =>if TRUE, probabilities p are given as log(p).用phyper比较惨的是-算抽到5704球,至少694颗白球的机率用phyper的结果会变成0, 但是用python可以得到6.088e-46不过加上log.p还有取负值, 结果就会跟python一样了

R在 10^-14 ~ 10^-22 的数字都不太可信

机率太小的话都要取log 否则在R里会显示0