A: разница между rnorm() и runif().

Вы можете использовать функции rnorm() и runif() для генерации случайных значений в R.

Вот разница между двумя функциями:

Функция rnorm(n, среднее, sd) используется для генерации n случайных значений из нормального распределения с определенным средним значением и стандартным отклонением.

Функция runif(n, min, max) используется для генерации n случайных значений из равномерного распределения с определенным минимальным и максимальным значением.

Следующие примеры показывают, как использовать каждую функцию на практике.

Пример 1. Как использовать rnorm() в R

Следующий код показывает, как использовать функцию rnorm() для генерации 100 случайных значений из нормального распределения со средним значением 10 и стандартным отклонением 2:

 #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

Мы также можем использовать функцию hist() для создания гистограммы для визуализации распределения только что сгенерированных случайных значений:

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

Результатом является гистограмма, отображающая распределение 100 значений нормального распределения.

Обратите внимание, что гистограмма имеет колоколообразную форму, а среднее значение составляет около 10 — точное значение, которое мы указали для среднего значения распределения.

Пример 2. Как использовать runif() в R

Следующий код показывает, как использовать функцию runif() для генерации 100 случайных значений из равномерного распределения с минимальным значением 5 и максимальным значением 25:

 #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

Мы также можем использовать функцию hist() для создания гистограммы для визуализации распределения только что сгенерированных случайных значений:

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

Результатом является гистограмма, отображающая распределение 100 значений равномерного распределения.

Обратите внимание, что гистограмма имеет диапазон от 5 до 25, что соответствует минимальному и максимальному значениям, которые мы указали в функции runif() .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:

Как построить равномерное распределение в R
Как построить нормальное распределение в R
Как выбрать случайные выборки в R