{"id":4287,"date":"2023-07-12T07:01:41","date_gmt":"2023-07-12T07:01:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/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\/it\/r-runif-vs-rnorm\/","title":{"rendered":"A: la differenza tra rnorm() e runif()"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Puoi utilizzare le funzioni <strong>rnorm()<\/strong> e <strong>runif()<\/strong> per generare valori casuali in R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco la differenza tra le due funzioni:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La funzione <strong>rnorm(n, mean, sd)<\/strong> viene utilizzata per generare n valori casuali da una distribuzione normale con una media specifica e una deviazione standard.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La funzione <strong>runif(n, min, max)<\/strong> viene utilizzata per generare n valori casuali da una distribuzione uniforme con un valore minimo e massimo specifici.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare nella pratica ciascuna funzione.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: come utilizzare rnorm() in R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione <strong>rnorm()<\/strong> per generare 100 valori casuali da una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/la-distribuzione-normale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione normale<\/a> con una media di 10 e una deviazione standard di 2:<\/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;\">Possiamo anche utilizzare la funzione <strong>hist()<\/strong> per creare un istogramma per visualizzare la distribuzione dei valori casuali che abbiamo appena generato:<\/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;\">Il risultato \u00e8 un istogramma che mostra la distribuzione dei 100 valori della distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nota che l&#8217;istogramma ha una forma a campana e la media \u00e8 intorno a 10, il valore esatto che abbiamo specificato per la media della distribuzione.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: come utilizzare runif() in R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come utilizzare la funzione <strong>runif()<\/strong> per generare 100 valori casuali da una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/distribuzione-uniforme\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione uniforme<\/a> con un valore minimo di 5 e un valore massimo di 25:<\/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;\">Possiamo anche utilizzare la funzione <strong>hist()<\/strong> per creare un istogramma per visualizzare la distribuzione dei valori casuali che abbiamo appena generato:<\/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;\">Il risultato \u00e8 un istogramma che mostra la distribuzione dei 100 valori della distribuzione uniforme.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nota che l&#8217;istogramma varia da 5 a 25, che rappresentano i valori minimo e massimo che abbiamo specificato nella funzione <strong>runif()<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tracciare-una-distribuzione-uniforme-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come tracciare una distribuzione uniforme in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tracciare-la-distribuzione-normale-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come tracciare una distribuzione normale in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/campione-casuale-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come selezionare campioni casuali in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Puoi utilizzare le funzioni rnorm() e runif() per generare valori casuali in R. Ecco la differenza tra le due funzioni: La funzione rnorm(n, mean, sd) viene utilizzata per generare n valori casuali da una distribuzione normale con una media specifica e una deviazione standard. 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