A: rnorm() と runif() の違い

rnorm()関数とrunif()関数を使用して、R でランダムな値を生成できます。

2 つの関数の違いは次のとおりです。

rnorm(n, means, sd)関数は、特定の平均と標準偏差を持つ正規分布から n 個のランダムな値を生成するために使用されます。

runif(n, min, max)関数は、特定の最小値と最大値を持つ一様分布から n 個のランダムな値を生成するために使用されます。

以下の例は、各機能の実際の使用方法を示しています。

例 1: R での rnorm() の使用方法

次のコードは、 rnorm()関数を使用して、平均 10、標準偏差 2 の正規分布から 100 個のランダムな値を生成する方法を示しています。

 #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

hist()関数を使用してヒストグラムを作成し、生成したランダム値の分布を視覚化することもできます。

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

結果は、正規分布の 100 個の値の分布を表示するヒストグラムです。

ヒストグラムは釣鐘型であり、平均は分布の平均として指定した正確な値である 10 付近であることに注意してください。

例 2: R で runif() を使用する方法

次のコードは、 runif()関数を使用して、最小値 5、最大値 25 の一様分布から 100 個のランダム値を生成する方法を示しています。

 #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

hist()関数を使用してヒストグラムを作成し、生成したランダム値の分布を視覚化することもできます。

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

結果は、一様分布の 100 個の値の分布を表示するヒストグラムです。

ヒストグラムの範囲は 5 ～ 25 であり、 runif()関数で指定した最小値と最大値を表していることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的なタスクを実行する方法について説明します。

R で一様分布をプロットする方法
R で正規分布をプロットする方法
R でランダムなサンプルを選択する方法