Sett frø i r

“I R bygger du pseudorandom -tall i stedet for“ tilfeldige tall.”Disse tallene opprettes ved hjelp av en algoritme som starter med et frø. Fordi det er pseudorandom snarere enn rent tilfeldig, kan resultatet forutses (og reproduseres) hvis frø og generator er kjent. I denne opplæringen lærer du hva innstilling et frø betyr og hva sett.frøfunksjonen gjør i R, og hvordan du setter.frøfunksjon utfører, hvordan du setter eller løsner et frø, og også hvordan du kan produsere repeterbare utganger som et resultat.

Hensikten med SET.frø () -funksjonen er å sikre at randomiseringsresultatene er konsistente. På grunn av randomisering, når vi tilfeldig velger visse observasjoner for enhver aktivitet i R eller en hvilken som helst statistisk programvare, får vi forskjellige verdier hver gang. Hvis vi ønsker å opprettholde verdiene generert av det første tilfeldige valget, etter randomisering, kan vi enten bevare resultatene i et objekt eller endre randomiseringsmekanismen slik at vi alltid får de samme resultatene.”

Hva er settet.frø () Oppgave i R i Ubuntu 20.04?

Du må først etablere et frø før du kan bruke R til å initialisere en pseudorandom -nummergenerator. Evnen til å generere pseudorandom -heltall som gjenskaper attributtene til uavhengige generasjoner jevnt fordelt i intervallet (0, 1) er påkrevd av flertallet av simuleringsverktøyene i statistikk (0,1). En rekursiv algoritme kalt Random Number Generator (RNG) er påkrevd for å generere disse pseudorandomnummersekvensene:

xi = f (xi - 1, xi - 2, ..., xi - k)

Hvor (x0, x1,2, ..., xk-1) er frøet eller generatorens opprinnelige tilstand, og k er generatorens ordre. Rngkind -funksjonen eller parametertypen på settet.Frøfunksjon i R, som bruker Mersenne-Twister-generatoren som standard, kan brukes til å velge mellom en rekke generatorer. Syntaksen vi bruker for settet.Frøfunksjon i R -språk demonstreres som følger:

Syntaks:

sett.frø (n)

Der N er betegnet som et heltall som fungerer som et frø, vil frøverdien (n) du velger bli brukt som begynnelsespunkt for å generere en tilfeldig tallserie. Som et resultat, med samme frønummer, får du de samme resultatene.

Hvordan gjøre settet.frøfunksjon utfør i r i ubuntu 20.04?

La oss se på et eksempel på hvordan du bruker Rs sett.frø () metode for å generere en jevn prøve av tilfeldige tall. En dataramme sett.frø () -metoden vises også som et eksempel.

Eksempel 1: Bruke settet.frøfunksjon for de tilfeldige verdiene i r i Ubuntu 20.04

Når du bruker pseudorandomnummeret.frøfunksjon, vil du få et annet resultat hver gang du kjører dem.

For det første har vi vist de tilfeldige tallene som genereres uten settet.frøfunksjon. R har en innebygd funksjon kalt rnorm som oppretter en vektor av riktig distribuerte tilfeldige tall. Inne i RNorm -funksjonen har vi passert den numeriske verdien 3, som ved utførelse viser de tre tilfeldige verdiene. Imidlertid, hvis du kjører den tidligere koden igjen, er utfallet distinkt. Fordi du ikke kjenner frøet R som brukes til å konstruere den sekvensen, betyr dette at koden ikke er repeterbar.

Nå har vi spesifisert et sett.frøfunksjon og angi verdien inne i den. Den tilfeldige tallgeneratorens nåværende tilstand lagres i variabelen x, der det tilfeldige.frø brukes. Det er en heltallvektor hvis lengde bestemmes av generatoren. Deretter har vi ringt Rnorm med verdien inni den. Vi har generert frøet to ganger, men med det tilfeldige.frø. Så det genererer de forskjellige tilfeldige verdiene både tiden. Vi har også matchet både X og Y for å ha identiske tilfeldige verdier, som returnerer falske ettersom de tilfeldige verdiene er forskjellige.

Vi kan gi enhver numerisk verdi til settet.frøfunksjon. Det genererer de tilfeldige verdiene som i den ovennevnte R -hurtigskjermen. Vi har passert høyere gradsverdier i funksjonen og får de tilfeldige verdiene.

Eksempel 2: Bruke settet.frøfunksjon for en tilfeldig prøvedataramme i R i Ubuntu 20.04

La oss se på et eksempel på en dataramme.frø () funksjon å trekke ut en tilfeldig datarammeprøve.

Vi har påkalt settet.frøfunksjon der verdien 1234 føres. Deretter har vi laget en variabel som er representert som en indeks der prøvefunksjonen tar MTCARS -datarammen og verdien 10. Det genererte bare de ti første oppføringene i utgangen.

Dermed genereres det tilfeldige prøvedatasettet ved hjelp av settet.frøfunksjon.

Eksempel nr. 3: Bruke settet.frøfunksjon for beregning av median i R i Ubuntu 20.04

Å sette et frø i R er fordelaktig med simuleringsstudier, som vi tidligere sa. Anta at du vil finne gjennomsnittet av et sett med tall trukket fra en homogen distribusjon, som demonstrert nedenfor.

Over har vi spesifisert settet.frøfunksjon med et inngangs heltall. Deretter har vi laget en variabel N_REP og tildelt den en verdi som skal gjentas. Det er en annen variabel, n, og satt med verdien for antall poeng. Den numeriske funksjonen brukes på N_REP -variabelen, og så har vi iterasjon over repetisjonsnummeret for medianverdiene.

Hvis du kjører den foregående koden, får du følgende utdata:

Eksempel 4: Bruke settet.frøfunksjon for å fjerne den i R i Ubuntu 20.04

Til slutt kan det være lurt å bruke R for å tilbakestille eller fjerne et frø. Du har to strategier for å få dette.

Siden R bruker systemklokken for å generere et frø når man ikke blir levert, kan du gå tilbake til standardoppførselen ved å bruke SYS.Tidsmetode. På den annen side kan du passere nullverdien inne i settet.frøfunksjon for å tilbakestille frøet.

Konklusjon

Vi kan bruke et tilfeldig frø i R for å sikre at resultatet av vår R -funksjon kan repeteres. Ved å spesifisere et frø begynner de tilfeldige operasjonene i programmet vårt alltid i samme øyeblikk og produserer som et resultat den samme produksjonen. Vi har dekket settet.frøfunksjon i vårt eksempel for forskjellige tilfeller. Alle eksemplene blir utført i Ubuntu -terminalen og har gyldige utganger.