Establecer semillas en r
El propósito del set.La función de semilla () es garantizar que los resultados de la aleatorización sean consistentes. Debido al aleatorización, cuando elegimos al azar ciertas observaciones para cualquier actividad en R o cualquier software estadístico, obtenemos diferentes valores cada vez. Si deseamos mantener los valores generados por la selección aleatoria inicial, después de la aleatorización, podemos preservar los resultados en un objeto o cambiar el mecanismo de aleatorización para que siempre obtengamos los mismos resultados."
¿Cuál es el set?.Tarea de semillas () en el R en Ubuntu 20.04?
Primero debe establecer una semilla antes de poder usar R para inicializar un generador de números pseudorandom. La mayoría de los atributos de generaciones independientes se distribuyen uniformemente en el intervalo (0, 1) requiere la capacidad de generar enteros pseudorandom que replicen los atributos de generaciones independientes distribuidas uniformemente en el intervalo (0, 1). Se requiere un algoritmo recursivo llamado generador de números aleatorios (RNG) para generar estas secuencias de números pseudorandom:
xi = f (xi - 1, xi - 2, ..., xi - k)Donde (x0, x1,2, ..., xk-1) está la semilla o el estado inicial del generador, y k es la orden del generador. La función rngkind o el tipo de parámetro del conjunto.La función de semilla en R, que emplea al generador Mersenne-Twister de forma predeterminada, se puede usar para seleccionar entre una variedad de generadores. La sintaxis que usamos para el conjunto.La función de semilla en el lenguaje R se demuestra de la siguiente manera:
Sintaxis:
colocar.semilla (n)Donde n se denota como un número entero que sirve como semilla, el valor de la semilla (n) que seleccione se utilizará como el punto de inicio para generar una serie de números aleatorios. Como resultado, con el mismo número de semilla, obtendrá los mismos resultados.
Cómo hacer el set.Función de semillas realizada en el R en Ubuntu 20.04?
Veamos un ejemplo de cómo usar el set de R.método de semilla () para generar una muestra consistente de números aleatorios. El conjunto de un marco de datos.El método de semilla () también se muestra como un ejemplo.
Ejemplo # 1: Usando el conjunto.Función de semillas para los valores aleatorios en R en Ubuntu 20.04
Cuando usa el conjunto de números pseudorandom.Función de semillas, obtendrá un resultado diferente cada vez que los ejecute.
En primer lugar, hemos demostrado los números aleatorios generados sin el conjunto.función de semilla. R tiene una función incorporada llamada rnorm que crea un vector de números aleatorios distribuidos adecuadamente. Dentro de la función RNorm, hemos pasado el valor numérico 3, que tras la ejecución, muestra los tres valores aleatorios. Sin embargo, si ejecuta el código anterior nuevamente, el resultado es distinto. Debido a que no conoces la semilla R utilizada para construir esa secuencia, esto significa que el código no es repetible.
Ahora, hemos especificado un conjunto.función de semilla y establecer el valor en su interior. El estado actual del generador de números aleatorios se guarda en la variable x, donde el aleatorio.Se utiliza la semilla. Es un vector entero cuya longitud está determinada por el generador. Entonces, hemos llamado a Rnorm con el valor dentro de él. Hemos generado la semilla dos veces pero con el aleatorio.semilla. Entonces genera los diferentes valores aleatorios tanto el tiempo. Además, hemos emparejado tanto a X e Y para tener valores aleatorios idénticos, que devuelven falsos ya que los valores aleatorios son diferentes.
Podemos pasar cualquier valor numérico al conjunto.función de semilla. Genera los valores aleatorios como en la pantalla de indicación R anterior. Hemos pasado valores de mayor grado dentro de la función y obtenemos los valores aleatorios.
Ejemplo # 2: usando el conjunto.Función de semillas para un marco de datos de muestra aleatorio en R en Ubuntu 20.04
Veamos un ejemplo del conjunto de un marco de datos.Función de semillas () Extracción de una muestra de marco de datos aleatorio.
Hemos invocado el set.función de semilla donde se pasa el valor 1234. Luego, hemos creado una variable que se representa como un índice donde la función de muestra toma el marco de datos MTCARS y el valor 10. Generó solo las primeras diez entradas en la salida.
Por lo tanto, el conjunto de datos de muestra aleatorio se genera utilizando el conjunto.función de semilla.
Ejemplo # 3: usando el conjunto.Función de semillas para calcular la mediana en R en Ubuntu 20.04
Establecer una semilla en R es ventajosa con los estudios de simulación, como dijimos anteriormente. Suponga que desea encontrar la media de un conjunto de números extraídos de una distribución homogénea, como se demuestra a continuación.
Arriba, hemos especificado el conjunto.función de semilla con un entero de entrada. Luego, hemos creado una variable n_rep y le hemos asignado un valor para repetirse. Hay otra variable, n, y establecido con el valor para el número de puntos. La función numérica se aplica a la variable n_rep, y luego tenemos iteración sobre el número de repetición para los valores medios.
Si ejecuta el código anterior, obtendrá la siguiente salida:
Ejemplo # 4: usando el conjunto.Función de semillas para desanimarlo en r en Ubuntu 20.04
Finalmente, es posible que desee usar R para reiniciar o desanimar una semilla. Tienes dos estrategias para obtener esto.
Dado que R emplea el reloj del sistema para generar una semilla cuando no se suministra, puede volver al comportamiento predeterminado utilizando el SYS.enfoque de tiempo. Por otro lado, puede pasar el valor nulo dentro del conjunto.función de semilla para restablecer la semilla.
Conclusión
Podemos usar una semilla aleatoria en R para garantizar que el resultado de nuestra función R sea repetible. Al especificar una semilla, las operaciones aleatorias en nuestro programa siempre comienzan en el mismo momento y, como resultado, producen la misma salida. Hemos cubierto el set.función de semilla en nuestro ejemplo para diferentes casos. Todos los ejemplos se ejecutan en el terminal de Ubuntu y tienen salidas válidas.