A: різниця між rnorm() і runif()

Ви можете використовувати функції rnorm() і runif() , щоб генерувати випадкові значення в R.

Ось різниця між двома функціями:

Функція rnorm(n, mean, sd) використовується для генерації n випадкових значень із нормального розподілу з певним середнім і стандартним відхиленням.

Функція runif(n, min, max) використовується для генерації n випадкових значень із рівномірного розподілу з певним мінімальним і максимальним значенням.

Наступні приклади показують, як використовувати кожну функцію на практиці.

Приклад 1: як використовувати rnorm() у R

У наступному коді показано, як використовувати функцію rnorm() для генерування 100 випадкових значень із нормального розподілу із середнім значенням 10 і стандартним відхиленням 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

Ми також можемо використовувати функцію hist() для створення гістограми для візуалізації розподілу випадкових значень, які ми щойно згенерували:

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

Результатом є гістограма, яка відображає розподіл 100 значень нормального розподілу.

Зауважте, що гістограма має форму дзвона, а середнє значення становить приблизно 10, точне значення, яке ми вказали для середнього значення розподілу.

Приклад 2: як використовувати runif() у R

Наступний код показує, як використовувати функцію runif() для генерації 100 випадкових значень із рівномірного розподілу з мінімальним значенням 5 і максимальним значенням 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

Ми також можемо використовувати функцію hist() для створення гістограми для візуалізації розподілу випадкових значень, які ми щойно згенерували:

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

Результатом є гістограма, яка відображає розподіл 100 значень рівномірного розподілу.

Зауважте, що гістограма коливається від 5 до 25, що представляє мінімальне та максимальне значення, які ми вказали у функції runif() .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в R:

Як побудувати рівномірний розподіл у R
Як побудувати графік нормального розподілу в R
Як вибрати випадкові зразки в R