R Language
난수 생성기

무작위 순열

5 개의 숫자의 무작위 순열을 생성하려면,

sample(5)
# [1] 4 5 3 1 2

임의의 벡터의 무작위 치환을 생성하려면 :

sample(10:15)
# [1] 11 15 12 10 14 13

또한 패키지 pracma 사용할 수도 있습니다.

randperm(a, k)
# Generates one random permutation of k of the elements a, if a is a vector,
# or of 1:a if a is a single integer.
# a: integer or numeric vector of some length n.
# k: integer, smaller as a or length(a).

# Examples
library(pracma)
randperm(1:10, 3)
[1] 3 7 9

randperm(10, 10)
[1]  4  5 10  8  2  7  6  9  3  1

randperm(seq(2, 10, by=2))
[1]  6  4 10  2  8

난수 생성기의 재현성

누군가 임의의 요소를 가진 R 코드를 재생산하기를 기대하면 set.seed() 함수는 매우 편리해진다. 예를 들어,이 두 줄은 항상 다른 출력을 생성합니다 (난수 생성기의 전체 점이기 때문에).

> sample(1:10,5)
[1]  6  9  2  7 10
> sample(1:10,5)
[1]  7  6  1  2 10

이 두 제품은 또한 서로 다른 출력을 생성합니다.

> rnorm(5)
[1]  0.4874291  0.7383247  0.5757814 -0.3053884  1.5117812
> rnorm(5)
[1]  0.38984324 -0.62124058 -2.21469989  1.12493092 -0.04493361

그러나 두 경우 모두에서 시드를 동일한 것으로 설정하면 (대부분의 사람들은 단순화를 위해 1을 사용함) 두 개의 동일한 샘플을 얻습니다.

> set.seed(1)
> sample(letters,2)
[1] "g" "j"
> set.seed(1)
> sample(letters,2)
[1] "g" "j"

rexp() 그립니다 :

> set.seed(1)
> rexp(5)
[1] 0.7551818 1.1816428 0.1457067 0.1397953 0.4360686
> set.seed(1)
> rexp(5)
[1] 0.7551818 1.1816428 0.1457067 0.1397953 0.4360686

다양한 밀도 함수를 사용하여 난수 생성

다음은 다양한 확률 분포를 사용하여 5 개의 난수를 생성하는 예입니다.

0과 10 사이의 균일 분포

runif(5, min=0, max=10)
[1] 2.1724399 8.9209930 6.1969249 9.3303321 2.4054102

0 평균 및 표준 편차가 1 인 정규 분포

rnorm(5, mean=0, sd=1)
[1] -0.97414402 -0.85722281 -0.08555494 -0.37444299  1.20032409

10 개의 시도와 성공 확률 0.5의 이항 분포

rbinom(5, size=10, prob=0.5)
[1] 4 3 5 2 3

성공 확률 0.2의 기하 분포

rgeom(5, prob=0.2)
[1] 14  8 11  1  3

3 개의 흰 공, 10 개의 검은 색 공 및 5 개의 무승부로 초기 분포

rhyper(5, m=3, n=10, k=5)
[1] 2 0 1 1 1

10 번의 시도와 성공 확률 0.8의 음 이항 분포

rnbinom(5, size=10, prob=0.8)
[1] 3 1 3 4 2

평균 및 분산 (람다)이 2 인 푸 아송 분포

rpois(5, lambda=2)
[1] 2 1 2 3 4

비율 1.5의 지수 분포

rexp(5, rate=1.5)
[1] 1.8993303 0.4799358 0.5578280 1.5630711 0.6228000

0 위치 및 1의 척도를 갖는 물류 분배

rlogis(5, location=0, scale=1)
[1]  0.9498992 -1.0287433 -0.4192311  0.7028510 -1.2095458

15 자유도의 카이 제곱 분포

rchisq(5, df=15)
[1] 14.89209 19.36947 10.27745 19.48376 23.32898

형상 매개 변수가 a = 1 및 b = 0.5 인 베타 분포

rbeta(5, shape1=1, shape2=0.5)
[1] 0.1670306 0.5321586 0.9869520 0.9548993 0.9999737

형상 파라미터 3 및 스케일 = 0.5의 감마 분포

rgamma(5, shape=3, scale=0.5)
[1] 2.2445984 0.7934152 3.2366673 2.2897537 0.8573059

0 위치 및 1의 배율로 코시 분포

rcauchy(5, location=0, scale=1)
[1] -0.01285116 -0.38918446  8.71016696 10.60293284 -0.68017185

0 평균 및 표준 편차가 1 인 로그 정규 분포 (로그 스케일에서)

rlnorm(5, meanlog=0, sdlog=1)
[1] 0.8725009 2.9433779 0.3329107 2.5976206 2.8171894

형상 매개 변수가 0.5이고 스케일이 1 인와 이블 분포

rweibull(5, shape=0.5, scale=1)
[1] 0.337599112 1.307774557 7.233985075 5.840429942 0.005751181

Wilcoxon 분포는 첫 번째 샘플에서는 10 번, 두 번째 샘플에서는 20 번입니다.

rwilcox(5, 10, 20)
[1] 111  88  93 100 124

지정된 확률을 사용하여 5 개 개체 및 3 개 상자가있는 다항식 분포

rmultinom(5, size=5, prob=c(0.1,0.1,0.8))
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    0    0    1    1    0
[2,]    2    0    1    1    0
[3,]    3    5    3    3    5