在 R 中，为什么 SimDesign 输入的bias() 函数的参数是“actual_temp”，后跟“predicted_temp”，而不是相反？

Question

大家好 – 我是 R 编程新手，发现 SimDesign 中的bias() 函数所需的参数有点令人困惑。

任何解释或澄清将不胜感激。

我正在学习的例子如下：

install.packages("SimDesign")
library(SimDesign)

actual_temp <- c(68.3, 70, 72.4, 71, 67, 70)
predicted_temp <- c(67.9, 69, 71.5, 70, 67, 69)

bias(actual_temp, predicted_temp)

[1] 0.7166667

我想知道当bias()函数使用文本指定estimate位于parameter之前时，为什么在predicted_temp向量之前输入actual_temp向量？

以下是该功能的帮助文档中的文字：

bias(
  estimate,
  parameter = NULL,
  type = "bias",
  abs = FALSE,
  percent = FALSE,
  unname = FALSE
)

谁能给我解释一下为什么会这样？

我的理解是，estimate参数将是predicted_temp向量，而parameter参数将是actual_temp向量。然而，这并不是向我展示的。

我试图颠倒这两个论点以遵循我对向量及其含义的理解，但结果却给出了负偏差值：

> bias(predicted_temp, actual_temp)

[1] -0.7166667

我在这里误解了什么？

预测_温度不应该出现在实际_温度之前吗？

Answer 1

该函数中使用的偏差定义以及其他参数的默认参数是通常的定义，

mean(estimate - parameter)

。所以你的理解是正确的 而您用于示例的任何来源都不是。