为大值创建R中的米尔斯比率

我用R来创建一个函数，其中一个函数使用Mills Ratio（参见）。这不是一个复杂的公式，一开始我只是这样编程：

mill <- function(x) {
  return((1 - pnorm(x)) / dnorm(x))
}

mill=9），此函数返回零。更戏剧性的是，大约在x>=37时，它开始返回NaN，这真的把我的东西搞砸了

在本文之后，现在我将函数更改为：

mill <- function(x) {
  if (x >= 9) {
    return(1 / x)
  } else {
    return((1 - pnorm(x)) / dnorm(x))
  }
}

mill=9）{
返回（1/x）
}否则{
返回（（1-pnorm（x））/dnorm（x））
}
}

这似乎奏效了。我用这个函数来计算一个向量，但是当我用模拟来寻找同一个向量时，我得到的答案或多或少都是一样的，只是总是有点偏离

我认为这与我的Mills Ratio实现有关，因为函数的其余部分只是指数，R应该不会有问题

我想问你们是否有办法解决这个问题：要么更好地实现这个函数，要么给我另一种方法来找到Mills比率（也许通过某种形式的集成，但我不会遇到同样的问题吗？）。非常感谢您提供的任何帮助
 我将对您原来的
mill
功能进行两次更改

将
1-pnorm（x）
更改为
pnorm（lower.tail=FALSE）
使用
log
，必要时取指数
所以这给了

new_mill = function(x) 
    pnorm(x, lower.tail=FALSE, log.p=TRUE) - dnorm(x, log=TRUE)

所以

使用绘图作为健全性检查

x = seq(0, 10, 0.001)
plot(x, exp(new_mill(x)), type="l")
lines(x, mill(x), col=2)

给予

这完全解决了我的问题，我现在可以安全地计算x=500000000的函数。我现在明白了为什么他们在这些发行版中添加了log选项，这正是针对这些小值的，不是吗？非常感谢你！
x = seq(0, 10, 0.001)
plot(x, exp(new_mill(x)), type="l")
lines(x, mill(x), col=2)