A: der unterschied zwischen rnorm() und runif()

Sie können die Funktionen rnorm() und runif() verwenden, um Zufallswerte in R zu generieren.

Hier ist der Unterschied zwischen den beiden Funktionen:

Die Funktion rnorm(n, mean, sd) wird verwendet, um n Zufallswerte aus einer Normalverteilung mit einem bestimmten Mittelwert und einer bestimmten Standardabweichung zu generieren.

Mit der Funktion runif(n, min, max) werden n Zufallswerte aus einer Gleichverteilung mit einem bestimmten Minimal- und Maximalwert generiert.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Funktionen in der Praxis verwendet werden.

Beispiel 1: Verwendung von rnorm() in R

Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion rnorm() 100 Zufallswerte aus einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 10 und einer Standardabweichung von 2 generieren:

 #make this example reproducible
set. seed ( 0 )

#create vector of 100 random values from normal distribution
random_values <- rnorm(n= 100 , mean= 10 , sd= 2 )

#view first six values
head(random_values)

[1] 12.525909 9.347533 12.659599 12.544859 10.829283 6.920100

Wir können auch die Funktion hist() verwenden, um ein Histogramm zu erstellen, um die Verteilung der Zufallswerte zu visualisieren, die wir gerade generiert haben:

 #create histogram to visualize distribution of values
hist(random_values) 

Das Ergebnis ist ein Histogramm, das die Verteilung der 100 Werte der Normalverteilung darstellt.

Beachten Sie, dass das Histogramm eine Glockenform hat und der Mittelwert bei etwa 10 liegt, dem genauen Wert, den wir für den Mittelwert der Verteilung angegeben haben.

Beispiel 2: Verwendung von runif() in R

Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion runif() 100 Zufallswerte aus einer gleichmäßigen Verteilung mit einem Mindestwert von 5 und einem Höchstwert von 25 generieren:

 #make this example reproducible
set. seed ( 0 )

#create vector of 100 random values from uniform distribution
random_values <- runif(n= 100 , min= 5 , max= 25 )

#view first six values
head(random_values)

[1] 22.933944 10.310173 12.442478 16.457067 23.164156 9.033639

Wir können auch die Funktion hist() verwenden, um ein Histogramm zu erstellen, um die Verteilung der Zufallswerte zu visualisieren, die wir gerade generiert haben:

 #create histogram to visualize distribution of values
hist(random_values) 

Das Ergebnis ist ein Histogramm, das die Verteilung der 100 Werte der Gleichverteilung darstellt.

Beachten Sie, dass das Histogramm zwischen 5 und 25 liegt, was den Minimal- und Maximalwerten entspricht, die wir in der Funktion runif() angegeben haben.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in R ausführen:

So zeichnen Sie eine Gleichverteilung in R auf
So zeichnen Sie eine Normalverteilung in R auf
So wählen Sie Zufallsstichproben in R aus