{"id":4285,"date":"2023-07-12T07:01:41","date_gmt":"2023-07-12T07:01:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-runif-vs-rnorm\/"},"modified":"2023-07-12T07:01:41","modified_gmt":"2023-07-12T07:01:41","slug":"r-runif-vs-rnorm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/r-runif-vs-rnorm\/","title":{"rendered":"A: der unterschied zwischen rnorm() und runif()"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Sie k\u00f6nnen die Funktionen <strong>rnorm()<\/strong> und <strong>runif()<\/strong> verwenden, um Zufallswerte in R zu generieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hier ist der Unterschied zwischen den beiden Funktionen:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die Funktion <strong>rnorm(n, mean, sd)<\/strong> wird verwendet, um n Zufallswerte aus einer Normalverteilung mit einem bestimmten Mittelwert und einer bestimmten Standardabweichung zu generieren.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mit der Funktion <strong>runif(n, min, max)<\/strong> werden n Zufallswerte aus einer Gleichverteilung mit einem bestimmten Minimal- und Maximalwert generiert.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Funktionen in der Praxis verwendet werden.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Verwendung von rnorm() in R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion <strong>rnorm()<\/strong> 100 Zufallswerte aus einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-normalverteilung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Normalverteilung<\/a> mit einem Mittelwert von 10 und einer Standardabweichung von 2 generieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span>\nset. <span style=\"color: #3366ff;\">seed<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">0<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create vector of 100 random values from normal distribution<\/span>\nrandom_values &lt;- rnorm(n= <span style=\"color: #008000;\">100<\/span> , mean= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , sd= <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six values<\/span>\nhead(random_values)\n\n[1] 12.525909 9.347533 12.659599 12.544859 10.829283 6.920100\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch die Funktion <strong>hist()<\/strong> verwenden, um ein Histogramm zu erstellen, um die Verteilung der Zufallswerte zu visualisieren, die wir gerade generiert haben:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#create histogram to visualize distribution of values<\/span>\nhist(random_values)<\/strong><\/span> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-33773 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/runif2.jpg\" alt=\"\" width=\"460\" height=\"453\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das Ergebnis ist ein Histogramm, das die Verteilung der 100 Werte der Normalverteilung darstellt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass das Histogramm eine Glockenform hat und der Mittelwert bei etwa 10 liegt, dem genauen Wert, den wir f\u00fcr den Mittelwert der Verteilung angegeben haben.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: Verwendung von runif() in R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie Sie mit der Funktion <strong>runif()<\/strong> 100 Zufallswerte aus einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/gleichmassige-verteilung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">gleichm\u00e4\u00dfigen Verteilung<\/a> mit einem Mindestwert von 5 und einem H\u00f6chstwert von 25 generieren:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible<\/span>\nset. <span style=\"color: #3366ff;\">seed<\/span> ( <span style=\"color: #008000;\">0<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create vector of 100 random values from uniform distribution<\/span>\nrandom_values &lt;- runif(n= <span style=\"color: #008000;\">100<\/span> , min= <span style=\"color: #008000;\">5<\/span> , max= <span style=\"color: #008000;\">25<\/span> )\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six values<\/span>\nhead(random_values)\n\n[1] 22.933944 10.310173 12.442478 16.457067 23.164156 9.033639\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen auch die Funktion <strong>hist()<\/strong> verwenden, um ein Histogramm zu erstellen, um die Verteilung der Zufallswerte zu visualisieren, die wir gerade generiert haben:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#create histogram to visualize distribution of values<\/span>\nhist(random_values)<\/strong><\/span> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-33774 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/runif3.jpg\" alt=\"\" width=\"460\" height=\"436\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Das Ergebnis ist ein Histogramm, das die Verteilung der 100 Werte der Gleichverteilung darstellt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Beachten Sie, dass das Histogramm zwischen 5 und 25 liegt, was den Minimal- und Maximalwerten entspricht, die wir in der Funktion <strong>runif()<\/strong> angegeben haben.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zeichnen-sie-eine-gleichmassige-verteilung-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So zeichnen Sie eine Gleichverteilung in R auf<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zeichnen-sie-die-normalverteilung-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So zeichnen Sie eine Normalverteilung in R auf<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/zufallsstichprobe-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So w\u00e4hlen Sie Zufallsstichproben in R aus<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sie k\u00f6nnen 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. 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