R 这是因为浮点错误吗？

我不明白如何解决这个问题

G

是一组值，我知道其范围为

[0，1e+12]

> G = c(500,10000, 5001, 103, 10, 10000)
> H = density(G)
> sum(diff(H$x)*H$y) # Area under the curve should be 1

[1] 0.999989

然而，为了能够比较两个数据集，我想为

密度
函数提供
from
和
to
，以便比较这些分布是有意义的。因此，我这样做：

> H = density(G, from=0, to=1e+12)
> sum(diff(H$x)*H$y)

[1] 2576.354

Warning message:
In diff(H$x) * H$y :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

当我打印估计密度时，原因变得显而易见：

[1] 1.315415e-04 1.102126e-07 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 9.471181e-26
  [8] 1.565915e-22 2.563577e-26 4.272754e-23 0.000000e+00 0.000000e+00 8.951887e-26 1.516549e-22
 [15] 3.870985e-25 6.612221e-22 0.000000e+00 0.000000e+00 1.275922e-25 2.216194e-22 0.000000e+00
 [22] 0.000000e+00 5.567175e-26 9.835567e-23 0.000000e+00 0.000000e+00 1.866999e-25 3.355962e-22
 [29] 1.544394e-25 2.800493e-22 6.026824e-26 1.102559e-22 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00
....
....
[484] 2.430850e-22 1.346442e-25 0.000000e+00 0.000000e+00 1.135491e-22 6.399622e-26 0.000000e+00
[491] 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00
[498] 8.914726e-23 5.240562e-26 2.189813e-22 1.297914e-25 4.773404e-22 2.852380e-25 3.289275e-22
[505] 1.981486e-25 1.382136e-23 8.393153e-27 8.090789e-24 4.952458e-27 3.042214e-24 1.876931e-27
[512] 1.809917e-22

虽然R正确地估计了密度在极值点处为0，但有些是非零的。这是我面临的浮点错误，还是我做了一些根本错误的事情？有什么建议吗？
来吧。您未能再现警告消息。我怀疑这是造成差异的关键。
diff（x）
函数提供的向量比y短一个元素

R操作包括参数循环，因此第一个密度差元素将乘以最大的y元素
 来吧。您未能再现警告消息。我怀疑这是造成差异的关键。
diff（x）
函数提供的向量比y短一个元素

R操作包括参数循环，因此第一个密度差元素将乘以最大的y元素
 我不确定，但在
？密度
中，对参数
from，to
和
cut
的描述似乎不是一个很好的线索。看起来，通过设置超出数据限制的范围，您绕过了默认情况下密度
density
通常会做的事情，以确保（基本上）极端情况下密度为零。这是有道理的，这也是我最初的想法。然而，比较两个范围非常不同的分布似乎直觉上是错误的（如果我错了，请纠正我）。最初的建议来自@mbq在我发布的另一个问题中提出的：第一个箱子太宽，根本无法接近您的数据。作为补充，我最近注意到底部的zapsmall将可以合理假设为零的小数字推回0。我不确定，但是一个好的线索不是应该是对
中的参数
from，to
和
cut
的描述吗。看起来，通过设置超出数据限制的范围，您绕过了默认情况下密度
density
通常会做的事情，以确保（基本上）极端情况下密度为零。这是有道理的，这也是我最初的想法。然而，比较两个范围非常不同的分布似乎直觉上是错误的（如果我错了，请纠正我）。在我发布的另一个问题中，最初的建议来自@mbq：第一个箱子太宽了，根本无法接近您的数据。作为补充，我最近注意到底部的zapsmall将可以合理假设为零的小数字推回0。谢谢。我更新了我的问题以包含警告。我为不理解你的答案提前道歉，但你能详细说明这是如何导致曲线下面积急剧上升的吗？+1太好了！谢谢你的解释。有解决办法吗？公平地说，我接受这个答案，因为这是最接近为什么会发生这种情况的原因。请告诉我是否有办法解决此问题。为什么不：
sum（diff（H$x）*H$y[-length（H$y）]）
或
sum（diff（H$x）*H$y[-1]）
。我不确定哪一个最好。看来你的数据是高度扭曲的。明白。这是有道理的。谢谢您的时间。：）非常感谢。我更新了我的问题以包含警告。我为不理解你的答案提前道歉，但你能详细说明这是如何导致曲线下面积急剧上升的吗？+1太好了！谢谢你的解释。有解决办法吗？公平地说，我接受这个答案，因为这是最接近为什么会发生这种情况的原因。请告诉我是否有办法解决此问题。为什么不：
sum（diff（H$x）*H$y[-length（H$y）]）
或
sum（diff（H$x）*H$y[-1]）
。我不确定哪一个最好。看来你的数据是高度扭曲的。明白。这是有道理的。谢谢您的时间。：）