在R中测试统计函数的指南？

Question

问题:我正在测试我正在开发的软件包中的函数,并且想知道是否可以建议一些如何执行此操作的一般指导原则.这些功能包括大量的统计建模,转换,子集和绘图.是否有"标准"或足够的测试？

一个例子:提示我问这个问题的测试,

函数dtheta:

dtheta <- function(x) {
  ## find the quantile of the mean
  q.mean <- mean(mean(x) >= x)
  ## find the quantiles of ucl and lcl (q.mean +/- 0.15)
  q.ucl  <- q.mean + 0.15
  q.lcl  <- q.mean - 0.15
  qs <- c(q.lcl, q.mean, q.ucl)
  ## find the lcl, mean, and ucl of the vector
  c(quantile(x,qs), var(x), sqrt(var(x))/mean(x))
}

第1步:制作测试数据:

set.seed(100) # per Dirk's recommendation
test <- rnorm(100000,10,1)

第2步:将函数的预期输出与函数的实际输出进行比较:

 expected <- quantile(test, c(0.35, 0.65, 0.5))
 actual   <- dtheta(test)[1:3]
 signif(expected,2) %in% signif(actual,2)

第3步:也许做另一个测试

test2 <- runif(100000, 0, 100)
expected <- c(35, 50, 65)
actual   <- dtheta(test2)
expected %in% signif(actual,2)

第4步:如果是,请考虑功能'功能'

Answer 1

这取决于你想要测试的确切内容.在Dirks推荐svUnit或RUnitVitoshKa提到的包装旁边,我想添加一些东西:

• 确实,设置种子,但要确保你尝试使用不同种子的功能.有些功能每十次尝试就会失败一次.特别是在涉及优化时,这变得至关重要.replicate()在这种情况下使用是一个很好的函数.
• 仔细考虑要测试的输入.您应该测试一些与"完美"数据集不相似的"奇怪"案例.我总是测试至少10个不同大小的(模拟)数据集.
• 傻瓜式的功能:我也投入了一些不是函数所针对的数据类型.错误的类型输入可能会在某一点发生,而您想要的最后一件事就是在没有警告的情况下返回虚假结果的函数.如果您稍后在其他代码中使用该函数,则可以并且将会调试该代码!太棒了 在那里,做到了,买了这件T恤......

有关数据集扩展测试的示例:在这些情况下,您希望将其视为输出？这是你期望的结果吗？不是根据你做的测试.

> test3 <- rep(12,100000) # data with only 1 value
> expected <- c(12, 12, 12)
> actual   <- dtheta(test3) 
Error in quantile.default(x, qs) : 'probs' outside [0,1]

>  test4 <- rbinom(100000,30,0.5) # large dataset with a limited amount of values
>  expected <- quantile(test4,c(0.35, 0.50, 0.65))
>  actual   <- dtheta(test4)
>  expected %in% signif(actual,2)
[1] FALSE  TRUE  TRUE

> test5 <- runif(100,0,100) # small dataset. 
> expected <- c(35, 50, 65)
> actual   <- dtheta(test5)
> expected %in% signif(actual,2)
[1] FALSE FALSE FALSE

编辑:更正的代码,所以测试更有意义.

Answer 2

你需要写

1. 当你输入合理的值时,测试会显示你得到正确的答案

2. 输入废话时显示功能失败的测试.

3. 测试所有边界情况

关于测试软件的不同策略有大量文献; 维基百科的软件测试页面与任何开始一样好.

看看你的例子:

输入字符串/数据框/列表时会发生什么？
消极x或想象x呢？
矢量/数组x怎么样？
如果只x允许积极,那么会发生什么x = 0？

请注意,子函数(仅由函数调用,而不是由用户调用)需要较少的输入检查,因为您可以更好地控制函数内容.

Answer 3

好问题.

除了设置种子等一般性之外,我建议您查看R源中的一些测试.tests/源中的目录有很多这些; R Base中的一些软件包(如工具)也有子目录tests/.