Saatgut in r einstellen
Der Zweck des Sets.Saatgut () Funktion soll sicherstellen, dass die Randomisierungsergebnisse konsistent sind. Wenn wir aufgrund der Randomisierung bestimmte Beobachtungen für eine Aktivität in R oder eine statistische Software zufällig auswählen, erhalten wir jedes Mal unterschiedliche Werte. Wenn wir die Werte beibehalten möchten, die durch die anfängliche zufällige Auswahl erzeugt werden, können wir nach der Randomisierung entweder die Ergebnisse in einem Objekt beibehalten oder den Randomisierungsmechanismus ändern, damit wir immer die gleichen Ergebnisse erzielen.”
Was ist das Set?.Seed () Aufgabe im R in Ubuntu 20.04?
Sie müssen zuerst einen Samen einrichten, bevor Sie R verwenden können, um einen Pseudorandom -Zahlengenerator zu initialisieren. Die Fähigkeit, Pseudorandom -Ganzzahlen zu erzeugen, die die Attribute unabhängiger Generationen replizieren, die im Intervall (0, 1) einheitlich verteilt sind, ist von den meisten Simulationswerkzeugen in der Statistik (0,1) erforderlich. Ein rekursiver Algorithmus, der als Zufallszahlgenerator (RNG) bezeichnet wird, ist erforderlich, um diese Pseudorandom -Zahlensequenzen zu generieren:
xi = f (xi - 1, xi - 2,…, xi - k)Wo (x0, x1,2,…, xk-1) der Samen oder der Ausgangszustand des Generators und K die Reihenfolge des Generators ist. Die RNGKind -Funktion oder der Parametertyp des Satzes.Die Saatgutfunktion in R, bei der der Mersenne-Twister-Generator standardmäßig verwendet wird, kann verwendet werden, um aus einer Vielzahl von Generatoren auszuwählen. Die Syntax, die wir für den Satz verwenden.Die Saatgutfunktion in der R -Sprache wird wie folgt demonstriert:
Syntax:
Satz.Samen (n)Wenn n als Ganzzahl -Zahl bezeichnet wird, die als Samen dient, wird der von Ihnen ausgewählte Saatgutwert (N) als Anfangspunkt für die Generierung einer Zufallszahl -Serie verwendet. Infolgedessen erhalten Sie mit derselben Saatgutnummer die gleichen Ergebnisse.
Wie man das Set macht.Samenfunktion im R in Ubuntu 20 durchführen.04?
Schauen wir uns ein Beispiel für die Verwendung von Rs Set an.Seed () -Methode zur Erzeugung einer konsistenten Stichprobe von Zufallszahlen. Der Set eines Datenrahmens.Seed () -Methode wird ebenfalls als Beispiel gezeigt.
Beispiel Nr. 1: Verwenden des Satzes.Saatgutfunktion für die Zufallswerte in R in Ubuntu 20.04
Wenn Sie die Pseudorandom -Nummer verwenden.Saatgutfunktion erhalten Sie jedes Mal, wenn Sie sie ausführen, ein anderes Ergebnis.
Erstens haben wir die zufälligen Zahlen ohne Set gezeigt.Samenfunktion. R hat eine integrierte Funktion namens RNORM, die einen Vektor von richtig verteilten Zufallszahlen erzeugt. In der RNORM -Funktion haben wir den numerischen Wert 3 übergeben, der nach Ausführung die drei zufälligen Werte zeigt. Wenn Sie den vorherigen Code jedoch erneut ausführen, ist das Ergebnis unterschiedlich. Da Sie nicht wissen, dass das Saatgut R verwendet wird, um diese Sequenz zu konstruieren, bedeutet dies, dass der Code nicht wiederholbar ist.
Jetzt haben wir einen Satz angegeben.Saatgutfunktion und setzen Sie den Wert darin ein. Der aktuelle Zustand des Zufallszahlengenerators wird in der Variablen x gespeichert, wobei der Zufall.Saatgut wird verwendet. Es ist ein ganzzahliger Vektor, dessen Länge vom Generator bestimmt wird. Dann haben wir RNORM mit dem Wert darin angerufen. Wir haben den Samen zweimal erzeugt, aber mit dem zufälligen.Samen. So erzeugt es die unterschiedlichen Zufallswerte beides der Zeit. Außerdem haben wir sowohl x als auch y mit identischen Zufallswerten überein.
Wir können jeden numerischen Wert an den Satz weitergeben.Samenfunktion. Es generiert die zufälligen Werte wie im obigen R -Eingabeaufbildungsbildschirm. Wir haben innerhalb der Funktion höhere Gradwerte übergeben und die Zufallswerte erhalten.
Beispiel Nr. 2: Verwenden des Satzes.Saatgutfunktion für einen Zufallsstichprobendatenrahmen in R in Ubuntu 20.04
Schauen wir uns ein Beispiel für den Set eines Datenrahmens an.Saatgut () Funktion extrahiert eine Zufallsdatenrahmenprobe.
Wir haben das Set angerufen.Saatgutfunktion, bei der der Wert 1234 übergeben wird. Dann haben wir eine Variable erstellt, die als Index dargestellt wird, in dem die Stichprobenfunktion den MTCARS -Datenrahmen und den Wert 10 nimmt. Es erzeugte nur die ersten zehn Einträge in der Ausgabe.
Somit wird der Zufallsbeispieldatensatz unter Verwendung des Satzes generiert.Samenfunktion.
Beispiel Nr. 3: Verwenden des Satzes.Saatgutfunktion zum Berechnen des Medians in R in Ubuntu 20.04
Das Einstellen eines Samens in R ist bei Simulationsstudien vorteilhaft, wie wir zuvor gesagt haben. Angenommen, Sie möchten den Mittelwert einer Reihe von Zahlen finden, die aus einer homogenen Verteilung stammen, wie unten gezeigt.
Oben haben wir den Satz angegeben.Saatgutfunktion mit einer Eingangsgülleger. Dann haben wir eine variable n_rep erstellt und ihm einen zu wiederholenden Wert zugewiesen. Es gibt eine andere Variable, n und eingestellt mit dem Wert für die Anzahl der Punkte. Die numerische Funktion wird auf die N_REP -Variable angewendet, und dann haben wir die Wiederholungsnummer für die Medianwerte Iteration.
Wenn Sie den vorhergehenden Code ausführen, erhalten Sie die folgende Ausgabe:
Beispiel Nr. 4: Verwenden des Satzes.Saatgutfunktion, um es in R in Ubuntu 20 zu verunreinigen.04
Schließlich möchten Sie möglicherweise R verwenden, um einen Samen zurückzusetzen oder zu verunreinigen. Sie haben zwei Strategien, um dies zu bekommen.
Da R die Systemuhr verwendet, um einen Saatgut zu erzeugen, wenn einer nicht geliefert wird, können Sie mit dem SYS zum Standardverhalten zurückkehren.Zeitansatz. Andererseits können Sie den Nullwert innerhalb des Satzes übergeben.Samenfunktion, um den Samen zurückzusetzen.
Abschluss
Wir können einen zufälligen Samen in R verwenden, um sicherzustellen, dass das Ergebnis unserer R -Funktion wiederholbar ist. Durch die Angabe eines Saatgut. Wir haben das Set abgedeckt.Saatgutfunktion in unserem Beispiel für verschiedene Fälle. Alle Beispiele werden im Ubuntu -Terminal ausgeführt und haben gültige Ausgaben.